(57)【要約】【課題】天然皮革などの表面に形成されている溝の特徴を自然に再現することを可能とする皮革形状データ生成装置、皮革形状データ生成方法及び皮革形状データ生成プログラムを提供する。【解決手段】皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データを取得し、取得された皮革形状データに基づいて、皮革表面における溝の位置と、複数の溝が接続される点である接続点の皮革表面における位置と、を特定し、特定された溝の位置及び接続点の位置に基づいて、互いに隣接する接続点を特定し、隣接する接続点同士の位置関係の特徴を示す接続点特徴データを生成し、生成された接続点特徴データが示す位置関係の特徴を反映させて接続点を配置し、且つ、隣接する接続点同士を接続する溝を設けた新たな皮革形状データを生成する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データを取得する皮革形状データ取得手段と、
前記取得された皮革形状データに基づいて、前記皮革表面における溝の位置と、複数の前記溝が接続される点である接続点の前記皮革表面における位置と、を特定する位置特定手段と、
前記特定された溝の位置及び接続点の位置に基づいて、互いに隣接する前記接続点を特定する隣接接続点特定手段と、
前記隣接する接続点同士の位置関係の特徴を示す接続点特徴データを生成する接続点特徴データ生成手段と、
前記生成された接続点特徴データが示す位置関係の特徴を反映させて前記接続点を配置し、且つ、隣接する前記接続点同士を接続する前記溝を設けた新たな前記皮革形状データを生成する皮革形状データ生成手段と、
を備えることを特徴とする皮革形状データ生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の皮革形状データ生成装置において、
位置が特定された前記溝及び前記接続点に基づいて、当該溝のうちシワ（皺）を特定するシワ特定手段を更に備え、
前記接続点特徴データ生成手段は、前記接続点特徴データと、前記特定されたシワの特徴を示すシワ特徴データと、を生成し、
前記皮革形状データ生成手段は、前記接続点特徴データに基づいて前記接続点を配置し前記溝を設けるとともに、前記生成されたシワ特徴データが示す特徴を反映させてシワを設けた前記新たな皮革形状データを生成することを特徴とする皮革形状データ生成装置。
【請求項３】
請求項２に記載の皮革形状データ生成装置において、
前記シワ特定手段は、位置が特定された前記接続点に接続する前記溝同士がなす角度に基づいて、当該溝がシワであるか否かを決定し、
前記接続点特徴データ生成手段は、シワと決定された互いに接続する溝同士がなす角度を確率変数とする確率分布を示す角度分布データを含む前記シワ特徴データを生成し、
前記皮革形状データ生成手段は、前記角度分布データが示す確率分布に従って、互いに接続するシワ同士がなす角度を決定してシワを設けた前記新たな皮革形状データを生成することを特徴とする皮革形状データ生成装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか１項に記載の皮革形状データ生成装置において、
位置が特定された前記溝に囲まれた領域を皮丘として特定する皮丘特定手段を更に備え、
前記接続点特徴データ生成手段は、前記接続点特徴データとして、隣接する前記皮丘同士の位置関係の特徴を示す前記皮丘特徴データを生成し、
前記皮革形状データ生成手段は、前記生成された皮丘特徴データが示す位置関係の特徴を反映させて前記皮丘を仮想的に配置し、当該皮丘の境界線上を辿るように前記溝を設けた前記新たな皮革形状データを生成することを特徴とする皮革形状データ生成装置。
【請求項５】
請求項４に記載の皮革形状データ生成装置において、
前記隣接接続点特定手段は、位置が特定された前記接続点をドロネー点とするドロネー分割によってドロネー辺で互いに接続される前記接続点を前記隣接する接続点と特定し、
前記皮丘特定手段は、前記ドロネー辺で囲まれた領域を前記皮丘として特定し、
前記接続点特徴データ生成手段は、隣接する前記皮丘夫々の重心同士の位置関係の特徴を示す前記皮丘特徴データを生成し、
前記皮革形状データ生成手段は、前記生成された皮丘特徴データが示す位置関係の特徴を反映させて前記皮丘の重心を仮想的に配置し、当該重心を母点とするボロノイ分割によって分割されたボロノイ領域の境界線を辿るように前記溝を設けた前記新たな皮革形状データを生成することを特徴とする皮革形状データ生成装置。
【請求項６】
請求項５に記載の皮革形状データ生成装置において、
前記接続点特徴データ生成手段は、前記皮丘の重心からの、当該皮丘に隣接する他の前記皮丘の重心の相対位置を確率変数とする確率分布を示す皮丘位置分布データを含む前記皮丘特徴データを生成し、
前記皮革形状データ生成手段は、前記皮丘位置分布データが示す確率分布に従って、前記皮丘の重心を仮想的に配置することを特徴とする皮革形状データ生成装置。
【請求項７】
請求項６に記載の皮革形状データ生成装置において、
前記皮丘位置分布データが示す確率分布を近似するための近似式に用いられるパラメータを生成するパラメータ生成手段と、
前記接続点特徴データ生成手段により生成された前記皮丘特徴データを記憶する記憶手段と、を更に備え、
前記接続点特徴データ生成手段は、前記皮丘位置分布データに代えて、前記生成されたパラメータを含む前記皮丘特徴データを生成し、
前記皮革形状データ生成手段は、前記記憶手段に記憶された前記皮丘特徴データに含まれる前記パラメータと前記近似式とに基づいて、前記皮丘の重心の仮想的な配置に用いる前記皮丘位置分布データを生成することを特徴とする皮革形状データ生成装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか１項に記載の皮革形状データ生成装置において、
前記接続点特徴データ生成手段により生成された前記接続点特徴データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された複数の前記接続点特徴データ同士を合成して合成接続点特徴データを生成する合成手段と、を更に備え、
前記皮革形状データ生成手段は、前記生成された合成接続点特徴データに基づいて前記新たな皮革形状データを生成することを特徴とする皮革形状データ生成装置。
【請求項９】
請求項１乃至８の何れか１項に記載の皮革形状データ生成装置において、
前記位置特定手段は、
前記皮革形状データに基づいて、前記溝を特定する溝特定手段と、
前記皮革形状データに基づいて、前記皮革表面上における高度がその周囲の高度よりも低い点を前記接続点と特定する接続点特定手段と、
前記皮革形状データに基づいて、前記皮革表面上における鞍部を特定する鞍部特定手段と、を備え、
前記隣接接続点特定手段は、同一の前記鞍部から前記溝を辿って最初に至る前記接続点同士を前記隣接する接続点と認定することを特徴とする皮革形状データ生成装置。
【請求項１０】
請求項１乃至９の何れか１項に記載の皮革形状データ生成装置において、
前記皮革形状データは、各要素が、皮革表面において当該要素が対応する位置における当該表面の高度を示す、２次元配列で表現されたデータであることを特徴とする皮革形状データ生成装置。
【請求項１１】
皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データを取得する皮革形状データ取得工程と、
前記取得された皮革形状データに基づいて、前記皮革表面における溝の位置と、複数の前記溝が接続される点である接続点の前記皮革表面における位置と、を特定する位置特定工程と、
前記特定された溝の位置及び接続点の位置に基づいて、互いに隣接する前記接続点を特定する隣接接続点特定工程と、
前記隣接する接続点同士の位置関係の特徴を示す接続点特徴データを生成する接続点特徴データ生成工程と、
前記生成された接続点特徴データが示す位置関係の特徴を反映させて前記接続点を配置し、且つ、隣接する前記接続点同士を接続する前記溝を設けた新たな前記皮革形状データを生成する皮革形状データ生成工程と、
を備えることを特徴とする皮革形状データ生成方法。
【請求項１２】
コンピュータを、
皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データを取得する皮革形状データ取得手段、
前記取得された皮革形状データに基づいて、前記皮革表面における溝の位置と、複数の前記溝が接続される点である接続点の前記皮革表面における位置と、を特定する位置特定手段、
前記特定された溝の位置及び接続点の位置に基づいて、互いに隣接する前記接続点を特定する隣接接続点特定手段、
前記隣接する接続点同士の位置関係の特徴を示す接続点特徴データを生成する接続点特徴データ生成手段、
前記生成された接続点特徴データが示す位置関係の特徴を反映させて前記接続点を配置し、且つ、隣接する前記接続点同士を接続する前記溝を設けた新たな前記皮革形状データを生成する皮革形状データ生成手段、
として機能させることを特徴とする皮革形状データ生成処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、皮革表面の凹凸形状を表現するコンピュータグラフィックスや、合成皮革等の製造の際にその表面の凹凸形状を形成するためなどに用いられるデータを生成する皮革形状データ生成装置、皮革形状データ生成方法及び皮革形状データ生成プログラムの技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
皮革表面上に形成されている毛穴（毛孔）や溝などの微細な凹凸形状（革シボの形状）は、自然な風合いを演出することから、こうした凹凸形状が形成された合成皮革などの素材は、自動車の内装材やハンドバッグの素材など、各種工業製品の表面装飾用の素材として利用されている。こうした素材に皮革表面の凹凸形状を形成するための元となるイメージ画像として、ＣＧ（Computer Graphics）画像が利用されてきており、このＣＧ画像制作において、皮革表面の微細な凹凸形状を再現することが求められている。
【０００３】
従来、ＣＧ画像制作における皮革形状の生成方法としては、大別して２つに分類される。
【０００４】
先ず、第１の方法は、天然皮革の柄を写真撮影し、その画像を皮革形状とみなし再現する方法である。具体的には、その写真の一部を抜き出し、その抜き出した画像を並べてつなぎ合わせ、大きなサイズの皮革柄の画像を生成し、画像のつなぎ目を目立たなくするシームレス処理を施した後、テクスチャ画像やバンプマッピング画像、ディスプレイスメント画像として３次元形状に貼り付けることにより、擬似的に皮革の質感を再現するのである。
【０００５】
次に、第２の方法は、アルゴリズムのみで皮革の微細な凹凸形状を生成し、それを画像に変換した後、３次元形状に貼り付け、擬似的に皮革の質感や風合いを再現する完全にプロシージャルな方法である。この方法に関しては、例えば、非特許文献１及び２において提案されている。
【０００６】
非特許文献１には、表面の平面形状をボロノイ分割で生成し、分割された多角形に対して揺らぎを与え、次いで、この多角形に対して方向性に基づく伸縮変換を与え、これら一連の処理を、分割された各多角形に対して再帰的に行って階層構造とし、表面の断面形状をペジェ曲線で表現して、このペジェ曲線の制御点を円弧状に変化させて丸みを与え、これらによって、皮丘や皮溝などを表現する方法が開示されている。
【０００７】
また、非特許文献２には、いくつかの細胞をクラスタ化したものをマクロレベルでの皮革細胞とし、この皮革細胞をパーティクルに見立て、このパーティクルの配向を制御する場のポテンシャルを定義し、粒子間力とポテンシャルによる斥力を合力して、Ｒｕｎｇｅ−Ｋｕｔｔａ法により皮革細胞の成長シミュレーションを行い、生成された皮革細胞の基底形状に対して丸め操作と掃引を行い、基底形状の表面にメタボールによる凹凸付け行い、これらによって、皮丘や皮溝などを表現する方法が開示されている。
【非特許文献１】石井、外3名、“表面の微細形状に注目した皮膚の質感表現の一手法”、情報処理学会論文誌、社団法人情報処理学会、1991年、第32巻、第5号、p.645-654
【非特許文献２】宮田、外3名、“パーティクルとメタボールを用いた皮革テクスチャの生成法”、研究報告、社団法人情報処理学会、2006年、第2006巻、第119号、p.13-18
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上述した第１の方法では、写真撮影時における照明環境と、ＣＧによる画像制作時における仮想３次元空間内での照明環境とが異なることから、作成されたテクスチャ画像などによって表現された皮革の質感が、撮影された皮革の質感と異なってしまうことがある。また、第１の方法では、抜き出した皮革の画像をつなぎ合わせて大きな皮革の画像を生成することとなるので、このとき、撮影された皮革表面の凹凸形状のパターンが繰り返し現れることとなり、皮革表面の形状が自然に表現されているといえるものではなかった。
【０００９】
また、皮革表面の凹凸形状により表現される模様の特徴は、主として皮革表面上を走る皮溝などの溝の方向性や間隔といった溝の特徴に依存する。
【００１０】
しかしながら、上述した非特許文献１及び２に開示された方法では、ボロノイ分割や皮革細胞の成長シミュレーションに基づいて皮丘の形状等を表現するものであり、溝自体に着目してその特徴を表現するものではない。
【００１１】
本発明は、以上の問題に鑑みてなされたものであり、天然皮革などの表面に形成されている溝の特徴を自然に再現することを可能とする皮革形状データ生成装置、皮革形状データ生成方法及び皮革形状データ生成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データを取得する皮革形状データ取得手段と、前記取得された皮革形状データに基づいて、前記皮革表面における溝の位置と、複数の前記溝が接続される点である接続点の前記皮革表面における位置と、を特定する位置特定手段と、前記特定された溝の位置及び接続点の位置に基づいて、互いに隣接する前記接続点を特定する隣接接続点特定手段と、前記隣接する接続点同士の位置関係の特徴を示す接続点特徴データを生成する接続点特徴データ生成手段と、前記生成された接続点特徴データが示す位置関係の特徴を反映させて前記接続点を配置し、且つ、隣接する前記接続点同士を接続する前記溝を設けた新たな前記皮革形状データを生成する皮革形状データ生成手段と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
この発明によれば、取得された皮革形状データから特定された溝の位置と接続点の位置とに基づいて隣接する接続点が特定され、隣接する接続点同士の位置関係の特徴を示す接続点特徴データが生成される。接続点の位置と接続点の隣接関係が決まれば、隣接する接続点同士を接続する溝の位置や長さも必然的に決まるので、この接続点特徴データは、溝の特徴を示す情報であるともいえる。そして、接続点特徴データが示す位置関係を反映させて隣接する接続点の位置が決定されることにより各接続点が配置され、且つ、隣接する接続点同士を接続するようにして溝が設けられることによって、新たな皮革形状データが生成されるので、天然皮革などの表面に形成された皮溝などの溝の特徴を自然に再現することができる。
【００１４】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の皮革形状データ生成装置において、位置が特定された前記溝及び前記接続点に基づいて、当該溝のうちシワ（皺）を特定するシワ特定手段を更に備え、前記接続点特徴データ生成手段は、前記接続点特徴データと、前記特定されたシワの特徴を示すシワ特徴データと、を生成し、前記皮革形状データ生成手段は、前記接続点特徴データに基づいて前記接続点を配置し前記溝を設けるとともに、前記生成されたシワ特徴データが示す特徴を反映させてシワを設けた前記新たな皮革形状データを生成することを特徴とする。
【００１５】
この発明によれば、取得された皮革形状データから特定されたシワの特徴を示すシワ特徴データが生成される。そして、シワ特徴データが示す特徴を反映させてシワを設けることによって新たな皮革形状データが生成されるので、溝の特徴に加えて、天然皮革などの表面に形成されたシワの特徴をも自然に再現することができる。
【００１６】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の皮革形状データ生成装置において、前記シワ特定手段は、位置が特定された前記接続点に接続する前記溝同士がなす角度に基づいて、当該溝がシワであるか否かを決定し、前記接続点特徴データ生成手段は、シワと決定された互いに接続する溝同士がなす角度を確率変数とする確率分布を示す角度分布データを含む前記シワ特徴データを生成し、前記皮革形状データ生成手段は、前記角度分布データが示す確率分布に従って、互いに接続するシワ同士がなす角度を決定してシワを設けた前記新たな皮革形状データを生成することを特徴とする。
【００１７】
この発明によれば、溝同士がなす角度に基づいてシワであるか否かが決定され、シワが接続点でなす角度の確率分布を示す角度分布データが生成される。そして、角度分布データが示す確率分布に従って互いに接続するシワ同士がなす角度が決定されたシワが設けられるので、統計的な手法により、シワの曲がり具合などの特徴を再現することができる。
【００１８】
請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３の何れか１項に記載の皮革形状データ生成装置において、位置が特定された前記溝に囲まれた領域を皮丘として特定する皮丘特定手段を更に備え、前記接続点特徴データ生成手段は、前記接続点特徴データとして、隣接する前記皮丘同士の位置関係の特徴を示す前記皮丘特徴データを生成し、前記皮革形状データ生成手段は、前記生成された皮丘特徴データが示す位置関係の特徴を反映させて前記皮丘を仮想的に配置し、当該皮丘の境界線上を辿るように前記溝を設けた前記新たな皮革形状データを生成することを特徴とする。
【００１９】
この発明によれば、取得された皮革形状データから位置が特定された溝に囲まれた領域が皮丘として特定され、隣接する皮丘同士の位置関係の特徴を示す皮丘特徴データが生成される。隣接する皮丘同士の位置関係が決まれば、皮丘を囲む溝の位置や長さも必然的に決まるので、この皮丘特徴データは、溝の特徴を示す情報であるともいえる。そして、皮丘特徴データが示す位置関係を反映させて隣接する皮丘の位置が決定されることにより各皮丘が配置され、且つ、皮丘の境界線を溝が辿る線として溝が設けられて新たな皮革形状データが生成されるので、このような方法によっても、天然皮革などの表面に形成された溝の特徴を自然に再現することができる。
【００２０】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の皮革形状データ生成装置において、前記隣接接続点特定手段は、位置が特定された前記接続点をドロネー点とするドロネー分割によってドロネー辺で互いに接続される前記接続点を前記隣接する接続点と特定し、前記皮丘特定手段は、前記ドロネー辺で囲まれた領域を前記皮丘として特定し、前記接続点特徴データ生成手段は、隣接する前記皮丘夫々の重心同士の位置関係の特徴を示す前記皮丘特徴データを生成し、前記皮革形状データ生成手段は、前記生成された皮丘特徴データが示す位置関係の特徴を反映させて前記皮丘の重心を仮想的に配置し、当該重心を母点とするボロノイ分割によって分割されたボロノイ領域の境界線を辿るように前記溝を設けた前記新たな皮革形状データを生成することを特徴とする。
【００２１】
この発明によれば、隣接する接続点がドロネー分割によって特定されるとともに、ドロネー辺で囲まれた領域が皮丘と特定され、皮丘の重心同士の位置関係の特徴を示す皮丘特徴データが生成される。そして、皮丘特徴データが示す位置関係の特徴を反映させて、隣接する皮丘の重心の位置が決定されることにより各重心が配置され、重心を母点とするボロノイ分割によってそのボロノイ辺を溝が辿る線として溝が設けられて新たな皮革形状データが生成される。
【００２２】
ドロネー図はボロノイ図から生成することが可能であり、また、その逆も可能である。従って、取得された皮革形状データから溝の特徴を抽出するときと、溝の特徴を反映させた新たな皮革形状データを生成するときとの間で整合性を保つことができる。
【００２３】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の皮革形状データ生成装置において、前記接続点特徴データ生成手段は、前記皮丘の重心からの、当該皮丘に隣接する他の前記皮丘の重心の相対位置を確率変数とする確率分布を示す皮丘位置分布データを含む前記皮丘特徴データを生成し、前記皮革形状データ生成手段は、前記皮丘位置分布データが示す確率分布に従って、前記皮丘の重心を仮想的に配置することを特徴とする。
【００２４】
この発明によれば、皮丘に隣接する他の皮丘の重心の相対位置の確率分布を示す皮丘位置分布データが生成され、皮丘位置分布データが示す確率分布に従って重心が仮想的に配置されるので、統計的な手法により、溝の特徴を自然に再現することができる。
【００２５】
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の皮革形状データ生成装置において、前記皮丘位置分布データが示す確率分布を近似するための近似式に用いられるパラメータを生成するパラメータ生成手段と、前記接続点特徴データ生成手段により生成された前記皮丘特徴データを記憶する記憶手段と、を更に備え、前記接続点特徴データ生成手段は、前記皮丘位置分布データに代えて、前記生成されたパラメータを含む前記皮丘特徴データを生成し、前記皮革形状データ生成手段は、前記記憶手段に記憶された前記皮丘特徴データに含まれる前記パラメータと前記近似式とに基づいて、前記皮丘の重心の仮想的な配置に用いる前記皮丘位置分布データを生成することを特徴とする。
【００２６】
この発明によれば、皮丘位置分布データを生成するためのパラメータが生成され、このパラメータが記憶手段に記憶されるので、このパラメータによって元の皮丘位置分布データを再現することが可能であるとともに、皮丘位置分布データ自体を記憶手段に記憶させる場合よりも、記憶スペースを節約することができる。
【００２７】
請求項８に記載の発明は、請求項１乃至７の何れか１項に記載の皮革形状データ生成装置において、前記接続点特徴データ生成手段により生成された前記接続点特徴データを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された複数の前記接続点特徴データ同士を合成して合成接続点特徴データを生成する合成手段と、を更に備え、前記皮革形状データ生成手段は、前記生成された合成接続点特徴データに基づいて前記新たな皮革形状データを生成することを特徴とする。
【００２８】
この発明によれば、複数の皮革の表面の溝の特徴の中間的な特徴を有する新たな皮革形状データを容易に生成することができる。
【００２９】
請求項９に記載の発明は、請求項１乃至８の何れか１項に記載の皮革形状データ生成装置において、前記位置特定手段は、前記皮革形状データに基づいて、前記溝を特定する溝特定手段と、前記皮革形状データに基づいて、前記皮革表面上における高度がその周囲の高度よりも低い点を前記接続点と特定する接続点特定手段と、前記皮革形状データに基づいて、前記皮革表面上における鞍部を特定する鞍部特定手段と、を備え、前記隣接接続点特定手段は、同一の前記鞍部から前記溝を辿って最初に至る前記接続点同士を前記隣接する接続点と認定することを特徴とする。
【００３０】
天然皮革などの表面に形成されている接続点は複数の溝が集中するので、一般的に接続点は溝よりも深く形成されている。また、鞍部とは、一般的には尾根などの高度が高い部分の連なりが窪んでいる部分をいい、皮革表面においては、その高い部分を溝が横切ることにより、窪んだ部分が形成されて鞍部ができる。
【００３１】
従って、この発明によれば、周囲よりも高度が低い点が接続点とされ、鞍部から溝を辿ることにより隣接する接続点が特定されるので、隣接する接続点を適確に特定することができる。
【００３２】
請求項１０に記載の発明は、請求項１乃至９の何れか１項に記載の皮革形状データ生成装置において、前記皮革形状データは、各要素が、皮革表面において当該要素が対応する位置における当該表面の高度を示す、２次元配列で表現されたデータであることを特徴とする。
【００３３】
この発明によれば、接続点特徴データを容易に生成することができる。
【００３４】
請求項１１に記載の発明は、皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データを取得する皮革形状データ取得工程と、前記取得された皮革形状データに基づいて、前記皮革表面における溝の位置と、複数の前記溝が接続される点である接続点の前記皮革表面における位置と、を特定する位置特定工程と、前記特定された溝の位置及び接続点の位置に基づいて、互いに隣接する前記接続点を特定する隣接接続点特定工程と、前記隣接する接続点同士の位置関係の特徴を示す接続点特徴データを生成する接続点特徴データ生成工程と、前記生成された接続点特徴データが示す位置関係の特徴を反映させて前記接続点を配置し、且つ、隣接する前記接続点同士を接続する前記溝を設けた新たな前記皮革形状データを生成する皮革形状データ生成工程と、を備えることを特徴とする。
【００３５】
請求項１２に記載の発明は、コンピュータを、皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データを取得する皮革形状データ取得手段、前記取得された皮革形状データに基づいて、前記皮革表面における溝の位置と、複数の前記溝が接続される点である接続点の前記皮革表面における位置と、を特定する位置特定手段、前記特定された溝の位置及び接続点の位置に基づいて、互いに隣接する前記接続点を特定する隣接接続点特定手段、前記隣接する接続点同士の位置関係の特徴を示す接続点特徴データを生成する接続点特徴データ生成手段、前記生成された接続点特徴データが示す位置関係の特徴を反映させて前記接続点を配置し、且つ、隣接する前記接続点同士を接続する前記溝を設けた新たな前記皮革形状データを生成する皮革形状データ生成手段、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３６】
本発明によれば、皮革表面に形成された溝同士の接続点が特定され、隣接する接続点同士の位置関係の特徴を示す接続点特徴データが生成され、この接続点特徴データに基づいて、新たな皮革形状データが生成されるので、天然皮革などの表面に形成された皮溝などの溝の特徴を自然に再現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
［１．基本原理］
以下、本発明を実施するための最良の実施形態について、図面に基づいて説明するが、それに先立ち、実施形態における基本原理について、図１及び図２を用いて説明する。
【００３８】
［１．１  毛穴、複合毛包］
図１（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は、毛穴を有する天然皮革の表面の凹凸パターンの例を示す図であり、図１（ｄ）は、図１（ａ）の一部を拡大した図である。各図ともに、黒色で表現されている斑点は毛穴を示しており、皮革表面に対する法線方向における高度が、白色で表現されている部分よりも低くなっている。つまり、黒色で表現された斑点が、皮革表面における凹部である。なお、毛穴の凹形状は、通常なだらかに形成されている場合が多いが、図１においては、説明の便宜上、黒色と白色の２値で高度を表現している。
【００３９】
ここで、図１（ｄ）の例においては、３個の毛穴が密集しており、この密集している毛穴でグループを形成していることが分かる（図中、各グループを、破線の楕円で囲んで示している。）。或るグループ内の毛穴から他のグループ内の毛穴までの距離は、通常グループ内の毛穴同士の距離よりも長いため、遠目でこの皮革表面を眺めると、このグループ自体が、一つの毛穴のように見える場合がある。以下、このグループのことを、複合毛包と呼ぶ。
【００４０】
図１（ｄ）に示すように、複合毛包内における毛穴の数及び配置は、複合毛包間において類似性があることが見てとれる。つまり、複合毛包内における毛穴の配置パターンが見えるのである。また、図１（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）に示すように、複合毛包の配置についても、皮革毎にパターンが見られる。例えば、図１（ａ）の場合においては、紙面上方向を角度０とすると、右約５０度の方向に複合毛包が連なっているように見える。
【００４１】
以下に説明する実施形態においては、実物の皮革から、複合毛包の配置パターンと複合毛包内における毛穴の配置パターンとを読み取り、これらの配置パターンに従って、新たな皮革形状データを生成するようになっている。
【００４２】
具体的には、各複合毛包についてその複合毛包に隣接する複合毛包を特定し、複合毛包点を原点として、この複合毛包に隣接する複合毛包の相対的な位置（２次元座標で表現される）を求め、この相対的な位置を確率変数として、隣接する複合毛包の出現確率分布、すなわち、隣接する複合毛包が、どの位置にどのような確率で配置されるかを示す複合毛包分布図を生成し、これを複合毛包の配置パターンとする。
【００４３】
また、複合毛包内における各毛穴の位置を求め、複合毛包内における位置を確率変数として、各毛包の出現確率分布、すなわち、複合毛包内の各毛穴が、当該複合毛包内においてどの位置にどのような確率で配置されるかを示す毛穴分布図を生成し、これを毛穴の配置パターンとする。
【００４４】
そして、実施形態においては、複合毛包分布図が示す出現確率分布を重み付けとしてランダムに複合毛包を配置し、各複合毛包内に、毛穴分布図が示す出現確率分布を重み付けとしてランダムに毛穴を配置していく。これにより、皮革表面に形成された毛穴の凹凸形状を示す皮革形状データが生成される。
【００４５】
このようにして生成された皮革形状データは、実物の皮革における複合毛包の配置パターンと複合毛包内における毛穴の配置パターンの特徴をとらえたデータであることは無論である。また、新たに生成する皮革形状データの画像サイズをどのような大きさにしたとしても、皮革表面の凹凸形状を自然に表現することができる。
【００４６】
［１．２  皮溝、シワ］
図２（ａ）は、皮溝を有する天然皮革の表面の凹凸パターンの一例を示す図であり、図２（ｂ）は、図２（ａ）を単純化した図である。図２（ａ）において、黒色で表現されている筋は皮溝であり、皮革表面に対する法線方向における高度が、白色で表現されている部分よりも低くなっている。つまり、黒色で表現された筋が、皮革表面における凹部である。また、白色で表現されている部分は皮丘である。なお、凹凸形状は、通常なだらかに形成されている場合が多いが、図２（ａ）においては、説明の便宜上、黒色と白色の２値で高度を表現している。
【００４７】
ここで、皮溝（溝の一例）とは、皮革表面に形成されている何らかの溝である。この皮溝には、皮革表面全体に先天的に形成されているものと、後天的に形成されるものがある。
【００４８】
後天的に形成された皮溝の例としては、シワ（皺）が存在する。シワとは、一般的には、或る物の表面が、たるんだり縮んだりすることによりできる筋目のことをいう。皮革表面にできるシワは、通常、動物の関節を中心として骨が動くことにより皮革表面が伸び縮みすることにより形成される。従って、シワは、ジグザグに形成されるのではなく、ある程度滑らかに連なって形成される傾向がある。そこで、以下に説明する実施形態におけるシワとは、皮溝のうち滑らかに連なった溝のことを意味するもの定義する。ここで、皮革表面が伸び縮みすることにより、先天的に形成されていた皮溝がより深くまたは太くなってシワのようになる場合もあるが、このような皮溝もシワに含めるものとする。更に、実施形態におけるシワは、通常の皮溝と比較して、より深くより太く形成されているものとする。
【００４９】
図２（ａ）においては、細い線が、先天的な皮溝を示し、太い線が、後天的な皮溝、すなわち、シワを示している。
【００５０】
以下に説明する実施形態においては、実物の皮革から、皮溝及びシワの形成パターンを読み取り、これらの形成パターンに従って、新たな皮革形状データを生成するようになっている。
【００５１】
具体的には、複数の皮溝が繋がることによってその凹形状がより深くより広くなる点を特定する。以下においては、このような形状となっている部分を「深み」と称し、この深みの最も深くなっている点を、「深み点」（接続点の一例）と称する。そして、隣接する深み点（皮溝によって直接接続される深み点）同士を結ぶ線分を皮溝と仮定することにより、皮溝の構造を単純化する。
【００５２】
その後、単純化された皮溝で夫々囲まれた領域を皮丘と仮定し、皮丘の重心位置を特定する。以下においては、この重心位置の点を、「重心点」と称する。そして、各重心点についてその重心点に隣接する重心点を特定し、重心点を原点として、この重心点に隣接する重心点の相対的な位置（２次元座標で表現される）を求め、この相対的な位置を確率変数として、隣接する重心点の出現確率分布、すなわち、隣接する重心点が、どの位置にどのような確率で配置されるかを示す重心分布図（皮丘位置分布データ（皮丘特徴データ（接続点特徴データ））の一例）を生成する。なお、隣接する重心点は、重心点をドロネー点とするドロネー図を生成することにより特定する。
【００５３】
また、単純化された皮溝のうち、深みで滑らかに繋がっている皮溝同士をグループ化して、これをシワとする。そして、シワを形成する皮溝が深み点で成す角度を確率変数とする出現確率分布を求め、これに基づいて、シワの正規分布の情報として、平均値と標準偏差とを算出する。また、シワを形成する各皮溝と所定の水平線とが成す角度の平均値を算出する。なお、シワの分布の平均値及び標準偏差とシワを形成する皮溝の角度の平均値とを、「シワパラメータ」（角度分布データ（シワ特徴データ）の一例）と称する。
【００５４】
その後、実施形態においては、重心分布図に基づいてポワソンディスク（Poisson-disk）パターンを生成することにより重心点を配置する。そして、配置された重心点を母点とするボロノイ図を生成し、このときのボロノイ境界を皮溝とする。また、シワパラメータに基づいてシワを構成する皮溝を配置する。これにより、皮革表面に形成された皮溝の凹凸形状を示す皮革形状データが生成される。
【００５５】
このようにして生成された皮革形状データも、実物の皮革における皮溝の形成パターンとシワの形成パターンとの特徴をとらえたデータであることは無論である。また、新たに生成する皮革形状データの画像サイズをどのような大きさにしたとしても、皮革表面の凹凸形状を自然に表現することができる。
【００５６】
なお、皮丘の重心点の重心分布図を用いる代わりに、例えば、皮溝の深み点の分布図を用いても良い。この場合においては、隣接する深み点は既に判明しているので、深み点を原点として、この深み点に隣接する深み点の相対的な位置（２次元座標で表現される）を求め、この相対的な位置を確率変数として、隣接する重心点の出現確率分布を示す深み点分布図（接続点特徴データの一例）を生成する。
【００５７】
その後、深み点分布図に基づいてポワソンディスクパターンを生成して深み点を配置したり、または、深み点分布図が示す出現確率分布を重み付けとしてランダムに深み点を配置していく。そして、深み点をドロネー点とするドロネー図を生成し、このときのドロネー辺を皮溝とする。
【００５８】
重心分布図を用いる方法では、皮溝の形成パターンの特徴が間接的に表現されるのに対し、深み点分布図を用いる方法では、皮溝の形成パターンの特徴を直接的に表現することができる。その一方で、重心分布図を用いる方法では、その生成時にドロネー図を使用し、皮溝の形成時においてはボロノイ図を使用することで、整合性が図られている。ドロネー図はボロノイ図から生成可能であり、その逆も可能だからである。深み点分布図を用いる方法では、皮革表面から読み取った皮溝の接続関係をそのまま利用し、皮溝の形成時においてはドロネー図を使用するため、整合性の点で前者に劣る。
【００５９】
このように、両者には夫々一長一短が存在するので、必要に応じて何れかの方法を選択すれば良い。ただし、以下に説明する実施形態においては、前者を採用している。
【００６０】
［１．３  合成］
実施形態においては、複数の皮革の特徴をかけあわせて皮革形状データを生成する。このとき、皮革表面の凹凸形状の特徴は、複合毛包の配置パターンあるいは皮溝の形成パターンに特に依存することから、実施形態においては、夫々の皮革の複合毛包の配置パターンまたは皮溝の形成パターンをかけあわせるのである。
【００６１】
具体的には、複合毛包分布図及び重心分布図が示す出現確率分布の近似式を予め用意しておくとともに、この近似式に用いるパラメータを、特徴をかけあわせる皮革夫々について、前もって算出し、保存しておく。なお、前記パラメータを、「特徴パラメータ」と称する。また、複合毛包分布図についての特徴パラメータを、「複合毛包特徴パラメータ」と称し、重心分布図についての特徴パラメータを、「重心特徴パラメータ」（パラメータの一例）と称する。
【００６２】
そして、保存してある特徴パラメータを合成して、この合成された特徴パラメータを用いて、近似式により、出現確率分布を算出し、新たな複合毛包分布図及び重心分布図を生成する。
【００６３】
この新たな複合毛包分布図または重心分布図に従うことにより、複数の皮革の特徴をかけあわせたような皮革形状データを生成することができる。
【００６４】
また、実施形態においては、毛穴の凹凸形状を示す皮革形状データと皮溝の凹凸形状を示す皮革形状データとを合成する。
【００６５】
皮革表面上には、皮溝が形成されているとともに、皮丘上に孔が形成されている場合がある。哺乳類や鳥類の皮革であれば、この孔は毛穴であったり汗腺であったりするが、実施形態においては、この孔を毛穴と仮定する。そして実施形態においては、上記の合成を行うことにより、複合毛包の配置パターン及び皮溝の形成パターンの特徴が表現された皮革形状データを生成することができる。
【００６６】
なお、必ずしも複数の皮革の特徴をかけあわせる必要はなく、また、毛穴の凹凸形状を示す皮革形状データと皮溝の凹凸形状を示す皮革形状データとを合成する必要もない。
【００６７】
［２．実施形態］
次に、皮革形状データ生成装置に対して本発明を適用した場合の実施形態について説明する。
【００６８】
［２．１  皮革形状データ生成装置の構成及び機能概要］
先ず、図３を参照して、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置の構成及び概要機能について説明する。
【００６９】
図３は、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの概要構成例を示す図である。
【００７０】
図３に示すように、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を備える制御部１０と、各種プログラム（例えば、皮革形状生成データプログラム）及びデータ等を記憶する記憶手段の一例としての記憶部２０（例えば、ハードディスクドライブ等）と、を含んで構成されている。そして、制御部１０は、形状測定装置の一例としての３次元入力装置１、外部入力装置２（例えば、キーボード、マウス等）及び表示装置３（例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ、液晶ディスプレイ等）と接続されている。皮革形状データ生成装置Ｓとしては、例えば、パーソナルコンピュータなどを適用することができる。
【００７１】
３次元入力装置１は、皮革表面の３次元座標を、数μｍから数十μｍピッチで測定して、測定対象物である皮革表面の皮革形状データを生成し、この皮革形状データを、皮革形状データ生成装置に対して出力するようになっている。
【００７２】
この皮革形状データの形式は、所謂、ハイトフィールドと呼ばれるものである。具体的に、この形式においては、測定された皮革表面上の或る位置を原点として、この原点を通り且つ皮革表面と略平行する平面上の各座標における皮革表面の高度を、２次元配列で表現したものである。この高度は、例えば、０〜２５５の２５６段階で表され、０を黒色、２５５を白色、１〜２５４を、それぞれの値に応じた灰色で表現すると、ハイトフィールドにより、皮革表面の凹凸形状を、グレースケールの２次元画像で表現することができる。
【００７３】
この３次元入力装置１としては、例えば、レーザーを利用した非接触式計測装置（例えば、３次元スキャナー）や、針を利用した接触式計測装置を適用することができる。
【００７４】
また、３次元入力装置１としては、２次元スキャナーを適用することもできる。２次元スキャナーは、本来、２次元平面上の反射率から、対象物の濃淡値を測定する装置であるが、皮革表面の形状のような微細な凹凸形状を測定した場合、この凹凸形状の傾きによって反射率が変化することから、この変化から、対象物の凹凸形状をとらえることができる。
【００７５】
なお、２次元スキャナーを適用した場合には、３次元スキャナー等と比較して、システムを安価に構成することができるが、測定精度は低くなる。
【００７６】
制御部１０は、３次元入力装置制御部１１と、皮革形状データ取得手段、位置特定手段、隣接深み点特定手段、特徴データ生成手段、シワ特定手段、皮丘特定手段、パラメータ生成手段の一例としての特徴抽出部１２と、合成手段の一例としての特徴合成部１３と、皮革形状データ生成手段の一例としての皮革形状生成部１４とを含んで、論理的に構成されている。
【００７７】
そして、ＣＰＵが、ＲＯＭや記憶部２０に記憶された各種プログラムを読み出し実行することにより、制御部１０が皮革形状データ生成装置Ｓの各部を制御するとともに、３次元入力装置制御部１１、特徴抽出部１２、特徴合成部１３及び皮革形状生成部１４が上述した各手段等として機能するようになっている。
【００７８】
なお、各種プログラム等は、例えば、サーバ装置等からネットワークを介して取得されるようにしても良いし、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されてディスクドライブ等を介して読み込まれるようにしても良い。
【００７９】
３次元入力装置制御部１１は、３次元入力装置１の動作を制御するとともに、当該３次元入力装置１から出力された皮革形状データを皮革形状データベース２１に登録するようになっている。
【００８０】
特徴抽出部１２は、皮革形状データベース２１に登録された皮革形状データを読み出し、当該皮革形状データに基づいて、複合毛包分布図と毛穴分布図とを生成するとともに、生成された複合毛包分布図に基づいて、複合毛包特徴パラメータを算出して、毛穴分布図と複合毛包特徴パラメータとを、特徴パラメータデータベース２２に登録するようになっている。また、特徴抽出部１２は、重心分布図とシワパラメータとを生成するとともに、生成された重心分布図に基づいて、重心特徴パラメータを算出して、シワパラメータと重心特徴パラメータとを、特徴パラメータデータベース２２に登録するようになっている。
【００８１】
特徴合成部１３は、特徴パラメータデータベース２２に登録された複数の複合毛包特徴パラメータを読み出し、これらの複合毛包特徴パラメータを合成して新たな複合毛包特徴パラメータを生成し、この複合毛包特徴パラメータを特徴パラメータデータベース２２に登録するようになっている。このとき、特徴合成部１３は、読み出された複合毛包特徴パラメータに夫々対応する毛穴分布図の一部または全部を、新たに生成された複合毛包特徴パラメータと対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録するようになっている。
【００８２】
また、特徴合成部１３は、特徴パラメータデータベース２２に登録された複数の重心特徴パラメータとシワパラメータとを読み出し、重心特徴パラメータを合成して新たな重心特徴パラメータを生成するとともに、シワパラメータを合成して新たなシワパラメータを生成して、この新しい重心特徴パラメータ及びシワパラメータを対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録するようになっている。
【００８３】
なお、特徴合成部１３による合成処理によって新たに生成された特徴パラメータを、「合成特徴パラメータ」と称する。
【００８４】
皮革形状生成部１４は、特徴パラメータデータベース２２に登録された複合毛包特徴パラメータと毛穴分布図とに基づいて新たな皮革形状データを生成するようになっている。また、皮革形状生成部１４は、特徴パラメータデータベース２２に登録された重心特徴パラメータとシワパラメータとに基づいて新たな皮革形状データを生成するようになっている。また、皮革形状生成部１４は、これら２つの皮革形状データを合成して新たな皮革形状データを生成するようになっている。そして、皮革形状生成部１４は、生成された皮革形状データを皮革形状データベース２３に登録するようになっている。
【００８５】
なお、３次元入力装置制御部１１乃至皮革形状生成部１４の具体的な処理内容は、後述する。
【００８６】
記憶部２０には、皮革形状データベース２１、特徴パラメータデータベース２２、皮革形状データベース２３が構築されている。
【００８７】
皮革形状データベース２１には、３次元入力装置１から出力された皮革形状データが、その識別情報と対応付けて登録されている。
【００８８】
特徴パラメータデータベース２２には、制御部１０により生成された複合毛包特徴パラメータ、毛穴分布図、重心特徴パラメータ及びシワパラメータが、その識別情報と対応付けて登録されている。
【００８９】
皮革形状データベース２３には、制御部１０により生成された皮革形状データが、その識別情報と対応付けて登録されている。この皮革形状データベース２３に登録されている皮革形状デーが、テクスチャ画像、バンプ画像、ディスプレイスメントマッピング画像等として利用されることとなる。なお、皮革形状データベース２１と皮革形状データベース２３とを統合して、一つのデータベースで皮革形状データを管理しても良い。
【００９０】
［２．２  皮革形状データ生成装置の動作］
次に、皮革形状データ生成装置Ｓの動作について説明する。
【００９１】
［２．２．１  皮革形状データ抽出・合成・生成処理の概要］
はじめに、皮革形状データ生成装置Ｓにおける全体的な処理である皮革形状データ抽出・合成・生成処理について、図４乃至図６を用いて説明する。図４は、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの皮革形状データ抽出・合成・生成処理の処理例を示すフローチャートである。また、図５は、毛穴の特徴が現れた皮革形状データをグレースケール画像で表した場合の一例を示す図である。また、図６は、皮溝の特徴が現れた皮革形状データをグレースケール画像で表した場合の一例を示す図である。
【００９２】
なお、毛穴についての特徴抽出、合成及び皮革形状データ生成と、皮溝についての特徴抽出、合成及び皮革形状データ生成とは、通常別々に行われるが、基本的な処理の流れは同様であるので、何れも図４に示すフローチャートを用いて説明する。
【００９３】
最初に、毛穴に関する処理について説明する。
【００９４】
先ず、外部入力装置２をオペレータが操作することによって、皮革形状データの入力が指示されると、図１に示すように、３次元入力装置制御部１１は、３次元入力装置１を制御して、皮革表面の凹凸形状を測定させて、３次元入力装置１から皮革形状データを入力し、新たに識別情報を割り当てて、皮革形状データを、この識別情報に対応付けて皮革形状データベース２１に登録する（ステップＳ１）。このとき、３次元入力装置１は、例えば、皮革表面の９ｃｍ×９ｃｍの領域について、９０μｍピッチでその高度（例えば、２５６段階で表現）を測定し、１００１×１００１のハイトフィールドとして皮革形状データを生成する。
【００９５】
図５は、毛穴の特徴が現れた皮革形状データをグレースケール画像で表現した例であり、同図においては、便宜上、画像サイズを６０ピッチ×６０ピッチ、高度を６段階で示している。
【００９６】
次いで、特徴量抽出部１２は、後述する毛穴用の特徴抽出処理を実行することにより、皮革形状データベース２１に登録されている皮革形状データに基づいて、特徴パラメータと毛穴分布図とを生成し、これらを特徴パラメータデータベース２２に登録する（ステップＳ２）。
【００９７】
次いで、制御部１０は、オペレータによる外部入力装置２の選択操作に基づいて、特徴パラメータを合成するか否かを判定する（ステップＳ３）。ここで、特徴パラメータを合成する場合には（ステップＳ３：ＹＥＳ）、特徴合成部１３が、後述する後述する毛穴用の特徴合成処理を実行することにより、特徴パラメータデータベース２２に登録されている特徴パラメータデータを合成して、合成特徴パラメータを生成し、これを特徴パラメータデータベース２２に登録する（ステップＳ４）。その後、制御部１０は、ステップＳ５に移行する。一方、特徴パラメータを合成しない場合には（ステップＳ３：ＮＯ）、ステップＳ５に移行する。
【００９８】
そして、ステップＳ５において、皮革形状生成部１４が、後述する毛穴用の皮革形状生成処理を実行することにより、特徴パラメータデータベース２２に登録されている複合毛包特徴パラメータと毛穴分布図とに基づいて、新たな皮革形状データを生成し、これを皮革形状データベース２３に登録する。このとき、皮革形状生成部１４は、ステップＳ３において、特徴パラメータを合成すると判定されていた場合には（ステップＳ３：ＹＥＳ）、合成特徴パラメータを用いて処理を行い、特徴パラメータを合成しないと判定されていた場合には（ステップＳ３：ＮＯ）、通常の特徴パラメータを用いて処理を行う。
【００９９】
この処理を終えると、制御部１０は、皮革形状データ抽出・合成・生成処理を終了させる。
【０１００】
次に、皮溝に関する処理について説明する。
【０１０１】
先ず、毛穴の場合と同様にして、３次元入力装置制御部１１は、３次元入力装置１から皮革形状データを入力し、新たに識別情報を割り当てて、皮革形状データを、この識別情報に対応付けて皮革形状データベース２１に登録する（ステップＳ１）。
【０１０２】
図６は、皮溝の特徴が現れた皮革形状データをグレースケール画像で表現した例であり、同図においては、便宜上、画像サイズを５０ピッチ×５０ピッチ、高度を６段階で示している。
【０１０３】
次いで、特徴量抽出部１２は、後述する皮溝用の特徴抽出処理を実行することにより、皮革形状データベース２１に登録されている皮革形状データに基づいて、特徴パラメータとシワパラメータとを生成し、これらを特徴パラメータデータベース２２に登録する（ステップＳ２）。
【０１０４】
なお、同一の皮革から毛穴の特徴と皮溝の特徴の両方を抽出する場合には、皮革形状データを入力した後、毛穴用の特徴抽出処理と皮溝用の特徴抽出処理とを連続して実行しても良い。
【０１０５】
次いで、制御部１０は、毛穴の場合と同様にして、特徴パラメータを合成する場合には（ステップＳ３：ＹＥＳ）、特徴合成部１３が、後述する後述する皮溝用の特徴合成処理を実行することにより、特徴パラメータデータベース２２に登録されている特徴パラメータデータを合成して、合成特徴パラメータを生成し、これを特徴パラメータデータベース２２に登録し（ステップＳ４）、制御部１０は、ステップＳ５に移行する。一方、特徴パラメータを合成しない場合には（ステップＳ３：ＮＯ）、ステップＳ５に移行する。
【０１０６】
そして、ステップＳ５において、皮革形状生成部１４が、後述する皮溝用の皮革形状生成処理を実行することにより、特徴パラメータデータベース２２に登録されている皮溝特徴パラメータとシワパラメータとに基づいて、新たな皮革形状データを生成し、これを皮革形状データベース２３に登録する。
【０１０７】
この処理を終えると、制御部１０は、皮革形状データ抽出・合成・生成処理を終了させる。
【０１０８】
その後、皮革形状生成部１４が、必要に応じて、皮革形状データベース２３に登録されている毛穴の特徴を表した皮革形状データと皮溝の特徴を表した皮革形状データとを合成することによって、新たな皮革形状データを生成し、これを皮革形状データベース２３に登録する。
【０１０９】
［２．２．２  特徴抽出処理］
次に、前記ステップＳ２の特徴抽出処理について説明する。
【０１１０】
［２．２．２．１  毛穴用特徴抽出処理］
先ず、毛穴用の特徴抽出処理について、図７乃至図２２を用いて説明する。
【０１１１】
図７は、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの毛穴用特徴抽出処理の処理例を示すフローチャートである。また、図８は、毛穴候補の位置を、皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。また、図９は、高度毎における毛穴の候補の出現個数の分布のグラフを示す図である。また、図１０（ａ）及び（ｂ）は、毛穴の候補から毛穴を特定する方法の一例を示す図である。また、図１１は、毛穴点を皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。また、図１２は、複合毛包の予測される位置、範囲、隣接関係を、皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。
【０１１２】
また、図１３は、隣接する毛穴点間の距離毎における、隣接する毛穴点の出現個数の分布のグラフを示す図である。また、図１４は、特定された複合毛包点を皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。また、図１５は、毛穴分布図の一例を示す図である。また、図１６は、複合毛包分布図の一例を示す図である。また、図１７は、複合毛包点からの放射方向における距離を横軸、放射方向の角度を縦軸として、図１６に示す複合毛包分布図を新たな座標系に変換して得られた図の一例を示す図である。
【０１１３】
また、図１８は、隣接する複合毛包点の重心を、複合毛包分布図に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。また、図１９は、隣接する複合毛包点の重心から推定された楕円形状を、複合毛包分布図に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。また、図２０は、複合毛包の中心からの放射方向における距離を横軸、放射方向の角度を縦軸として、図１９に示す図を変形して得られた図の一例を示す図である。また、図２１は、複合毛包点からの放射方向における、隣接する複合毛包が出現する確率密度関数から、偏差σ１と偏差σ２とを求める方法の一例を示す図である。また、図２２は、偏差σ１と偏差σ２のグラフ及び夫々に近似する正弦波のグラフの一例を示す図である。
【０１１４】
オペレータが外部入力装置２を操作したことによって、処理に用いるべき皮革形状データが識別情報等によって指定されると、図７に示すように、特徴抽出部１２は、指定された皮革形状データを皮革形状データベースから読み出し、この皮革形状データから毛穴点の位置を抽出する（ステップＳ１１）。ここで、毛穴点とは、毛穴が配置されている位置を示す点であり、本実施形態においては、毛穴の中心を毛穴点とする。
【０１１５】
具体的に、特徴抽出部１２は、先ず、皮革形状データのグレースケール画像から濃淡値（高度）の極小値を抽出し、この極小値の座標を毛穴点の候補の位置とする。より詳細には、特徴抽出部１２は、グレースケール画像上の注目画素の濃淡値と、周囲ｎ×ｎ（ｎは自然数）の各画素の濃淡値とを比較し、この中で、注目画素の濃淡値が最小値である場合に、この注目画素を毛穴点の候補の位置とする。この処理を、特徴抽出部１２は、グレースケール画像上の全画素について行う。この結果を表した図が、図８である。
【０１１６】
このときの画素数ｌは、任意に決定することができるが、毛穴の縦または横の長さに相当する画素数であることが望ましいと考えられることから、例えば、皮革形状データのグレースケール画像を表示装置３に表示させ、この画像から毛穴の平均的な大きさをオペレータが判断して、画素数ｌを設定するようにしても良い。
【０１１７】
特徴抽出部１２は、毛穴点の候補の位置を抽出すると、この中から、不要な候補を削除する。つまり、特徴抽出部１２は、毛穴の候補の中には毛穴ではない凹みであるものも含まれている可能性があることから、これらを排除するのである。
【０１１８】
図９は、高度毎における毛穴の候補の出現個数の分布をグラフ化して表した図であり、同図においては、正規分布のような分布が２つ（紙面左側の分布をＰ１、右側の分布をＰ２とする）現れていることが見てとれる。ここで、毛穴の高度は、毛穴以外の凹みの高度よりも低いと考えられることから、毛穴の分布は分布Ｐ１、毛穴以外の凹みの分布は分布Ｐ２と考えられる（つまり、分布Ｐ１は分布Ｐ２よりも高度が低い）。そこで、分布Ｐ１と分布Ｐ２との間のある高度を閾値（毛穴点の最高高度）として、この閾値で分布Ｐ１と分布Ｐ２とを分割し、閾値から右側の分布を削除することによって、毛穴の位置を特定することができる。
【０１１９】
具体的には、分布Ｐ１は、左右がほぼ対称な分布と考えられることから、特徴抽出部１２は、先ず、図１０（ａ）に示すように、分布Ｐ１の最大値を求め、この最大値が得られる高度を境として左側の分布（図１０（ａ）中太線）を特定し、この左側の分布を、最大値が得られる高度を通り且つｘ軸に垂直な線を対称軸として反転させて、図１０（ｂ）に示すように、線対称な分布を得る（図１０（ｂ）中太線）。そして、特徴抽出部１２は、この分布の面積を求め、この分布の面積と、この面積のうち０〜閾値までの面積との比率を、例えば、１００：９９（この比率は任意に決定することができる）とし、この比率になるように閾値を求める。
【０１２０】
なお、場合によっては、３個以上の分布が現れたり、２つの分布が重なって、一見して分布が明確に区別できないようなこともあるが、上述した方法を用いることで、比較的良好に閾値を求めることができる。
【０１２１】
特徴抽出部１２は、こうして求めた閾値より高い高度にある毛穴点の候補を削除して、毛穴点の位置を抽出する。この結果を表した図が、図１１である。
【０１２２】
次いで、特徴抽出部１２は、抽出された毛穴の位置に基づいて、密集している毛穴を同一の複合毛包に分類することによって、複合毛包を抽出し、複合毛包点の位置を算出する（ステップＳ１２）。ここで、複合毛包点とは、複合毛包が配置される位置を示す点であり、本実施形態においては、複合毛包内の毛穴点の重点をとする。
【０１２３】
ここで、先ず、複合毛包の抽出方法について説明する。複合毛包は、複数の毛包が密集してできるものであるから、複合毛包内の毛穴間の距離は、複合毛包の各毛穴から他の複合毛包の毛穴までの距離よりも短いものと考えられる。従って、ある複合毛包に属する毛穴は、その複合毛包点を中心とした所定半径の円内に位置するものと推定することができる。そこで、この半径を求め、これに基づいて複合毛包を抽出すれば良いこととなる。
【０１２４】
図１２においては、複合毛包の範囲を、その複合毛包点を中心とした半径Ｔの円として表し、複合毛包点をドロネー点としてドロネー分割を行った場合のドロネー辺を、隣接する複合毛包点間の接続線として表している。同図から、この接続線で表される隣接する複合毛包間の平均距離の約１／２が、半径Ｔになると推測することができる。
【０１２５】
ところが、先に複合毛包を抽出して複合毛包点の位置を算出しておかないと、複合毛包点間の距離を算出することができない。そこで、本実施形態においては、隣接する毛穴点間の距離に基づいて、半径Ｔを算出することとした。
【０１２６】
具体的に、特徴抽出部１２は、抽出された毛穴点をドロネー点としてドロネー図を生成し、ドロネー辺によって直接接続されたドロネー点である毛穴点同士は隣接するものと認定する。そして、特徴抽出部１２は、全ての隣接する毛穴点間の距離を求め、この距離を整数に正規化した上で、この距離毎の出現個数をカウントする。このときの出現個数のグラフが、図１３である。
【０１２７】
このグラフで示される分布から複合毛包点間の距離を算出して、これから閾値である半径Ｔを求めることとすると、３次元入力装置１において測定範囲を変える毎に閾値Ｔにバラツキが生じてしまうことがある。そこで、この分布の面積のうち閾値Ｔを超える部分の面積（図中、黒色で塗りつぶされた部分）が、当該分布全体の面積の５％であると仮定した場合に、この閾値Ｔが複合毛包間の平均距離の１／２に近いことが、本願発明の発明者等が或る皮革について閾値Ｔの算出を試行したときに判明していたことから、本実施形態においては、０〜閾値Ｔにおける当該分布の面積が当該分布全体の面積の９５％となるように、閾値Ｔを算出することとした。なお、閾値Ｔの算出方法は、これに限られるものではない。
【０１２８】
特徴抽出部１２は、閾値Ｔを算出すると、この閾値Ｔに基づいて毛穴のグループ分けを行う。具体的に、特徴抽出部１２は、互いの距離が閾値Ｔ以下となる毛穴点同士をグループ化し、この処理を、互いの距離が最も短い毛穴点同士から開始して、閾値Ｔを超えた時点で終了させる。このとき、３個以上の毛穴点が一つの複合毛包に属するような場合には、既にグループ化されている毛穴点と、未だグループ化されていない毛穴点とをまとめて一つのグループにする必要があるが、特徴抽出部１２は、既にグループ化されている毛穴点の重心とグループ化されていない毛穴点との距離に基づいてグループ化を行う。つまり、特徴抽出部１２は、この距離が閾値Ｔ以下であれば、既にグループ化されている毛穴点とグループ化されていない毛穴点とをまとめて一つのグループにするのである。このようにすることで、複合毛包点を中心とした半径Ｔ以内に位置する毛穴点は、この複合毛包に属するとした前提に近い形でグループ化を行うことができる。
【０１２９】
特徴抽出部１２は、グループ化を終えると、夫々のグループを複合毛包と認定し、複合毛包点の位置を算出して、この値を保持する。この結果を表した図が、図１４である。
【０１３０】
次いで、特徴抽出部１２は、複合毛包内の毛穴同士の位置関係に基づいて、毛穴分布図を生成する（ステップＳ１３）。
【０１３１】
具体的に、特徴抽出部１２は、複合毛包内における毛穴点の、その複合毛包点を原点とした相対位置（２次元座標）を求め、この処理を全複合毛包に対して行う。そして、特徴抽出部１２は、毛穴点の出現個数を、複合毛包点からの相対位置毎にカウントする。特徴抽出部１２は、このようにして求められた出現確率を表す２次元画像を毛穴分布図として生成し、これを、皮革形状データの識別情報と対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録する。
【０１３２】
図１５は、出現確率が最も高い画素位置は白色とし、出現確率が最も低い位置を黒色として、毛穴分布図を表示させた場合の図であり、毛穴分布図上における各画素の位置は、複合毛包点からの相対的な位置に対応している。また、同図においては、便宜上、出現確率を６段階で示している。
【０１３３】
次いで、特徴抽出部１２は、複合毛包分布図を生成する（ステップＳ１４）。
【０１３４】
具体的に、特徴抽出部１２は、算出された複合毛包点をドロネー点としてドロネー図を生成し、ドロネー辺によって直接接続されたドロネー点である複合毛包点同士は隣接するものと認定する。
【０１３５】
次いで、特徴抽出部１２は、注目する複合毛包点を原点として、これに隣接する複合毛包点の相対位置（２次元座標）を求め、この位置を整数に正規化し、この処理を全複合毛包点に対して行う。そして、特徴抽出部１２は、隣接する複合毛包点の出現個数を、注目する複合毛包点からの相対位置毎にカウントする。特徴抽出部１２は、このようにして求められた出現確率を表す２次元画像を複合毛包分布図として生成する。
【０１３６】
図１６は、出現確率が最も高い画素位置は白色とし、出現確率が最も低い位置を黒色として、複合毛包分布図を表示させた場合の図であり、複合毛包分布図上における各画素の位置は、注目する複合毛包点からの相対的な位置に対応している。また、同図においては、便宜上、出現確率を６段階で示している。
【０１３７】
次いで、特徴抽出部１２は、生成された複合毛包分布図に基づいて複合毛包特徴パラメータを算出する（ステップＳ１５）。
【０１３８】
具体的に、図１６に示すように、隣接する複合毛包点は、注目する複合毛包点を中心とした楕円上に分布していることから、特徴抽出部１２は、先ず、この楕円の式を求める。
【０１３９】
より詳細に、特徴抽出部１２は、複合毛包分布図を、複合毛包点から所定方向（例えば、図１６中の紙面上方向）を基準とした角度θをｙ軸、複合毛包点からの放射方向における距離をｘ軸とする新たな座標系に変換する。このように変換された複合毛包分布図が、図１７である。
【０１４０】
次いで、特徴抽出部１２は、新たな座標系に基づいて、各角度毎における隣接する複合毛包点の確率分布から、この角度における複合毛包点の重心を算出する。このようにして算出された重心を、複合毛包分布図に重ね合わせて表示させた図が、図１８である。
【０１４１】
特徴抽出部１２は、複合毛包の重心群から、最小二乗法を用いて、以下の式（１）で表される楕円形状を推定する。
【０１４２】
【数１】
2010039662.tif 000003
上記式（１）において、βは楕円の傾きであり、a及びｂは楕円の長半径及び短半径である。このように推定された楕円を、複合毛包分布図に重ね合わせて表示させた図が、図１９である。
【０１４３】
次いで、特徴抽出部１２は、推定された楕円を、前述した新たな座標系に変換する。その結果を示す図が、図２０である。
【０１４４】
次いで、特徴抽出部１２は、新たな座標系に変換された複合毛包分布図及び楕円を、角度毎に切り出し（図２１の上部参照）、確率分布を所定の確率密度関数で角度毎に近似する。この確率密度関数ｆ（ｘ）は、以下の式（２）により表すことができる。
【０１４５】
【数２】
2010039662.tif 000004
ここで、
【０１４６】
【数３】
2010039662.tif 000005
【０１４７】
【数４】
2010039662.tif 000006
【０１４８】
【数５】
2010039662.tif 000007
である。上記式において、σ(ｘ)は、注目する複合毛包点からの放射方向における距離ｘでの標準偏差であり、ｅは自然対数であり、μは推定した楕円形の角度θにおける半径である。また、図２１の分布を半径μを境に左右で別々の正規分布とみなし、σ１は、０≦ｘ≦μにおける図２１の分布図の偏差であり、σ２は、ｘ＞μにおける図２１の分布図の偏差である（図２１の下部グラフ参照）。また、σ1とσ2とは、σ1＜σ2を満たすものとする。
【０１４９】
上記式により、角度毎における確率分布ｆ（ｘ）は、半径μ、偏差σ1、偏差σ2によって求められることが分かる。このとき、角度θをｘ軸、偏差をｙ軸とする、偏差σ1と偏差σ2とのグラフは、図２２に示すように折れ線グラフとなる。ここで、隣接する複合毛包点は、注目する複合毛包点を中心とした楕円上に分布しているので、この楕円形状に対応して、偏差σ1のグラフと偏差σ2のグラフとは夫々正弦波に近くなることから、特徴抽出部１２は、最小二乗法を用いて、以下の式（１）で、正弦波Ｓ（θ）を推定する。
【０１５０】
【数６】
2010039662.tif 000008
上記式において、ｄは振幅であり、ψは原点における位相であり、２は周期であり、ｆは偏差の平均値である。図２２に示す２つの正弦波のグラフが、偏差σ1を近似する正弦波と偏差σ2を近似する正弦波のグラフである。
【０１５１】
以上のように、複合毛包分布図が示す情報、すなわち、注目する複合毛包に隣接する複合毛包が、注目する複合毛包点を基準として出現する確率分布は、式（１）乃至式（４）及び式（６）で近似することができる。つまり、傾きβ、長半径ａ、短半径ｂ、半径μ、角度毎の偏差σ1と偏差σ2で複合毛包分布図を近似的に求めることができる。ここで、半径μは、楕円形状の式（１）から算出可能であるため、不要である。また、角度毎の偏差σ1と偏差σ2は、夫々式（６）で近似することができるので、偏差σ1は、振幅ｄ1、位相ψ1、偏差の平均値ｆ1で、また、偏差σ2は、振幅ｄ2、位相ψ2、偏差の平均値ｆ2で表すことができる。
【０１５２】
従って、複合毛包分布図は、傾きβ、長半径ａ、短半径ｂ、振幅ｄ1、位相ψ1、偏差の平均値ｆ1、振幅ｄ2、位相ψ2、偏差の平均値ｆ2で求めることができるので、特徴抽出部１２は、この９個のパラメータを複合毛包特徴パラメータとし、これを皮革形状データの識別情報と対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録する。これにより、毛穴分布図と特徴パラメータとが対応付けられることとなる。
【０１５３】
この処理を終えると、特徴抽出部１２は、毛穴用の特徴抽出処理を終了させる。
【０１５４】
［２．２．２．２  皮溝用特徴抽出処理］
次に、皮溝用の特徴抽出処理について、図２３乃至図４０を用いて説明する。
【０１５５】
図２３は、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの皮溝用特徴抽出処理の処理例を示すフローチャートである。図２４は、皮革形状データのグレースケール画像をぼかした結果の一例を示す図である。また、図２５は、皮革表面の形状からパターンの分類を行った結果の一例を示す図である。また、図２６は、鞍点と極小点とを接続する方法の一例を説明する図である。また、図２７（ａ）は、皮溝を単純化する前の極小点、鞍点及び皮溝の一例を示す図であり、図２７（ｂ）は、皮溝を単純化した後の極小点、鞍点及び皮溝の一例を示す図である。また、図２８は、隣接する極小点同士を直線で接続する方法の一例を説明する図である。また、図２９（ａ）は、或る皮革形状データを白黒２値画像で表した図であり、図２９（ｂ）は、皮溝を抽出した結果の一例を示す図である。
【０１５６】
また、図３０（ａ）は、閉領域を統合する方法の一例を説明する図であり、図３０（ｂ）は、閉領域を統合した結果の一例を示す図である。また、図３１（ａ）は、シワを抽出する方法の一例を説明する図であり、図３１（ｂ）は、シワを抽出した結果の一例を示す図である。また、図３２は、閉領域の重心点を抽出した結果の一例を示す図である。また、図３３は、隣接する重心点を特定する方法の一例を説明する図である。また、図３４は、重心分布図の一例を示す図である。
【０１５７】
オペレータが外部入力装置２を操作したことによって、処理に用いるべき皮革形状データが識別情報等によって指定されると、図２３に示すように、特徴抽出部１２は、指定された皮革形状データを皮革形状データベースから読み出し、皮革表面の構造を解析する（ステップＳ５１〜Ｓ５３）。
【０１５８】
先ず、特徴抽出部１２は、構造解析前処理を実行する（ステップＳ５１）。
【０１５９】
具体的に、特徴抽出部１２は、先ず、皮革形状データのグレースケール画像にぼかしを施す。つまり、特徴抽出部１２は、皮革形状データに表現されている皮革表面の凹凸形状を滑らかにするのである。図２４は、図６に示した皮革形状データに対してぼかしを施したものである。
【０１６０】
次いで、特徴抽出部１２は、皮革形状データに表現されている皮革表面の凹凸形状を、極大点、極小点、尾根、谷、鞍点（鞍部の一例）及び斜面（その他）の６パターンに分類する。
【０１６１】
ここで、極大点とは、濃淡値（高度）が極大（白または白に近い色）となる点、すなわち、皮革表面において、周囲より高度が高い点である。また、極小点とは、濃淡値が極小（黒または黒に近い色）となる点、すなわち、皮革表面において、周囲より高度が低い点である。また、尾根とは、周囲より濃淡値が大きくなっている筋、すなわち、皮革表面において、突き出ている筋である。また、谷とは、周囲より濃淡値が小さくなっている筋、すなわち、皮革表面において、窪んでいる筋である。また、鞍点とは、尾根と谷との交点である。また、斜面とは、極大点、極小点、尾根、谷及び鞍点の何れにも分類されなかった点及び領域である。
【０１６２】
図２５は、図２４に示したぼかしを施した皮革形状データに表現されている皮革表面の凹凸形状を分類した結果を示している。なお、最低限、極小点と谷と鞍点とを特定することができれば良い。
【０１６３】
特徴抽出部１２は、構造解析前処理を終えると、次いで、皮溝を単純化して抽出する（ステップＳ５２）。具体的に、特徴抽出部１２は、図２６に示すように、全ての鞍点について、鞍点に繋がっている谷を全てトレースして隣接する極小点を特定すると、鞍点とこれに隣接する極小点とをリンクさせる。このようにして、特徴抽出部１２は、例えば、図２７（ａ）に示したような皮溝を、図２７（ｂ）に示したようなリンク線に置き換える。
【０１６４】
次いで、特徴抽出部１２は、リンク構造を単純化して極小点の接続関係を表現し、皮溝の特徴を抽出する。具体的に、特徴抽出部１２は、図２８に示すように、同一の鞍点にリンクしている極小点同士を直接リンクさせる。この時点で一つの極小点にしかリンクしていない鞍点からのリンク線は無視されることとなる。
【０１６５】
そして、特徴抽出部１２は、極小点同士を直接リンクするリンク線を皮溝とし、極小点を深み点とする。また、皮溝に囲まれた領域は、皮丘に相当するが、これを閉領域と称する。また、リンク線をセグメントとも称する。このようにして、特徴抽出部１２は、例えば、図２９（ａ）に示す皮革形状データから、図２９（ｂ）に示すように皮溝を抽出する。
【０１６６】
次いで、特徴抽出部１２は、抽出された皮溝のうち、後天的に形成されたと推定される皮溝、すなわち、先天的に形成された皮溝部分を除いたシワを除去する。具体的に、特徴抽出部１２は、皮溝（セグメント）に囲まれた閉領域のうち、面積が小さいものから順に、これに隣接する領域と統合する。先天的に存在していた皮丘（閉領域）は、シワによって分断されることによってその面積が小さくなるので、シワによって分断された閉領域の面積は相対的に小さいと仮定して、これを他の皮丘と統合するのである。
【０１６７】
より詳細に、特徴抽出部１２は、面積が小さいと判定された閉領域と、リンク線を間に挟んでこの閉領域に隣接する閉領域とを統合した場合にできる閉領域の真円度を、隣接する閉領域全てについて算出し、この真円度が最も大きい閉領域と統合する。なお、真円度は、４π×閉領域の面積÷閉領域の周囲の長さ、で求めることができる。
【０１６８】
ここで、真円度が最も大きくなる閉領域と統合することとしたのは、次に述べる理由による。皮丘の大きさがほぼ均等であり、且つ、皮膚表面に均等に力が加わって先天的な皮溝が形成されると仮定すると、隣接する皮丘の重心点同士を結ぶ線分に対して垂直に交わる線上あるいはその付近に皮溝が形成されるものと考えられる。このように皮溝が形成される場合、接続するセグメント同士が成す角度は鋭角になりにくいはずであるので、真円度が大きい閉領域同士を統合することとした。
【０１６９】
そして、特徴抽出部１２は、所定個数分統合を行った時点、または、所定面積以下の閉領域が無くなった時点で、統合を終了させる。このようにして、例えば、図３０（ａ）に示すように、シワによって分断された閉領域が統合され、その結果、図３０（ｂ）に示すように、先天的に形成されたと推定される皮溝のみが抽出される。
【０１７０】
特徴抽出部１２は、皮溝の抽出を終えると、次いで、シワを抽出する（ステップＳ５３）。具体的に、特徴抽出部１２は、深み点におけるセグメント同士の接続角度が所定角度以上のセグメントをシワであると判定する。例えば、所定角度を１５０°とした場合、特徴抽出部１２は、図３１（ａ）に示すように、セグメントｄ１とセグメントｄ２とが成す角度が１６０°であるので、セグメントｄ１とセグメントｄ２は、シワとして繋がっていると判定する。一方、特徴抽出部１２は、セグメントｄ１とセグメントｄ３とが成す角度が１４０°であるので、セグメントｄ１とセグメントｄ３は、シワとしては繋がってはいないと判定する。このようにして、特徴抽出部１２は、全てのセグメントについてシワであるか否かの判定を行う。その結果、例えば、図３１（ｂ）に示すようにシワが抽出される。なお、所定角度を、１５０°以外に設定しても良い。
【０１７１】
特徴抽出部１２は、シワを抽出したことによって構造解析処理を終えると、次いで、統計処理を行う（ステップＳ５４〜Ｓ５７）。
【０１７２】
先ず、特徴抽出部１２は、統計前処理を実行する（ステップＳ５４）。具体的に、特徴抽出部１２は、抽出された全ての閉領域について、夫々その重心位置、すなわち、重心点の位置を算出する。その結果、例えば、図３２に示すように、重心点が抽出される。同図において点で示されている部分が重心点である。
【０１７３】
特徴抽出部１２は、統計前処理を終えると、次いで、重心分布図を生成する（ステップＳ５５）。具体的に、特徴抽出部１２は、先ず抽出した重心点をドロネー点としてドロネー分割を行うことにより、ドロネー図を生成する。特徴抽出部１２は、ドロネー辺によって直接接続されたドロネー点である重心点は隣接するものと認定する。そして、ドロネー図が生成された後は、複合毛包分布図の生成（図７ステップＳ１４）と同様にして、例えば、図３４に示すような重心分布図を生成する。
【０１７４】
次いで、特徴抽出部１２は、生成された重心分布図に基づいて重心特徴パラメータを算出する（ステップＳ５６）。具体的に、特徴抽出部１２は、複合毛包分布図の場合（図７ステップＳ１５）と同様にして、傾きβ、長半径ａ、短半径ｂ、振幅ｄ1、位相ψ1、偏差の平均値ｆ1、振幅ｄ2、位相ψ2、偏差の平均値ｆ2で求め、この９個のパラメータを重心特徴パラメータとして、これを皮革形状データの識別情報と対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録する。
【０１７５】
次いで、特徴抽出部１２は、シワパラメータを生成する（ステップＳ５７）。具体的に、特徴抽出部１２は、シワとして抽出した全セグメントについて、深み点で接続するセグメント同士が成す角度の分布を求め、これを、正規分布として近似させて、標準偏差及び平均値を求める。また、特徴抽出部１２は、各セグメントがｘ軸と成す角度を求め、この平均値を算出する。そして、特徴抽出部１２は、このシワの分布の標準偏差及び平均値とシワの角度の平均値とをシワパラメータとして、これを皮革形状データの識別情報と対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録する。
【０１７６】
特徴抽出部１２は、シワパラメータの生成を終えると、皮溝用の特徴抽出処理を終了させる。
【０１７７】
以下、いくつかの皮革に基づいて、皮溝用の特徴抽出処理を行った結果を示す。
【０１７８】
図３５及び図３６は、第１の例である。ここで、図３５（ａ）は、皮革形状データベース２１から取得した皮革形状データであり、図３５（ｂ）は、皮溝の抽出結果である。また、図３６（ａ）は、シワの抽出結果であり、図３６（ｂ）は、生成された重心分布図である。
【０１７９】
第１の例では、皮革形状データにおいて、縦方向の皮溝が、紙面上下方向から反時計回りに約３０度程度傾いているとともに、横方向の皮溝が、紙面左右方向から反時計回りに約２０度程度傾いている。また、紙面上下方向から時計回りに約４５°の方向における深み点（極小点）の間隔が他と比べて若干長くなっている。
【０１８０】
そして、重心分布図においては、注目する重心点を中心（重心分布図の中心）として、紙面上下方向からの角度が反時計回りに約３０度付近に、隣接する重心点が集中しているとともに、紙面左右方向からの角度が反時計回りに約２０度付近に、隣接する重心点が集中している。また、隣接する重心点は、紙面上下方向から時計回りに約４５°に傾いた直線を長軸とした楕円形状を成して分布している。
【０１８１】
図３７及び図３８は、第２の例である。ここで、図３７（ａ）は、皮革形状データベース２１から取得した皮革形状データであり、図３７（ｂ）は、皮溝の抽出結果である。また、図３８（ａ）は、シワの抽出結果であり、図３８（ｂ）は、生成された重心分布図である。
【０１８２】
第２の例では、皮革形状データにおいて、皮溝の方向性を特定することができない。
【０１８３】
そして、重心分布図においては、隣接する重心点が、真円に近い状態でほぼ均一に分布している。
【０１８４】
図３９及び図４０は、第３の例である。ここで、図３９（ａ）は、皮革形状データベース２１から取得した皮革形状データであり、図３９（ｂ）は、皮溝の抽出結果である。また、図４０（ａ）は、シワの抽出結果であり、図４０（ｂ）は、生成された重心分布図である。
【０１８５】
第３の例では、第１及び第２の例と比較すると、皮革形状データにおいては、皮丘の目が粗くなっている。つまり、深み点の間隔が全体的に長くなっている。
【０１８６】
そして、重心分布図においては、隣接する重心点により形成される円が第１及び第２の例と皮革して大きくなっている。
【０１８７】
このように、重心分布図は、皮溝の方向性や間隔などの特徴を良くとらえた情報であるといえる。従って、重心分布図をパラメータ化した重心特徴パラメータも皮溝の特徴を良くとらえた情報であるといえる。
【０１８８】
［２．２．３  特徴合成処理］
次に、前記ステップＳ４の特徴合成処理について説明する。
【０１８９】
［２．２．３．１  毛穴用特徴合成処理］
外部入力装置２をオペレータが操作することによって、合成を行う皮革が識別情報等により２以上指定されると、特徴合成部１３は、対応する毛穴分布図及び複合毛包特徴パラメータを、指定された皮革分だけ特徴パラメータデータベース２２から読み出し、複合毛包特徴パラメータを各パラメータ毎に合成することによって、合成特徴パラメータを生成する。このときの合成方法としては、例えば、線形補間を行ったり、加重平均を求めることなどが考えられる。
【０１９０】
次いで、特徴合成部１３は、新たな識別情報を割り当てて、生成された合成特徴パラメータと、読み出された毛穴分布図の全部または一部とをこの識別情報に対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録する。
【０１９１】
なお、厳密には合成とはいえないが、複数の複合毛包特徴パラメータを合成せずに、１個の皮革の複合毛包特徴パラメータに対してノイズを付加するなどして、合成特徴パラメータを生成しても良い。
【０１９２】
この処理を終えると、特徴合成部は、毛穴用の特徴合成処理を終了させる。
【０１９３】
［２．２．３．２  皮溝用特徴合成処理］
特徴合成部１３は、毛穴用の特徴合成処理と同様にして、対応する皮溝特徴パラメータ及びシワパラメータを、指定された皮革分だけ特徴パラメータデータベース２２から読み出す。そして、特徴合成部１３は、皮溝特徴パラメータを各パラメータ毎に合成することによって、合成特徴パラメータを生成する。また、特徴合成部１３は、シワパラメータを各パラメータ毎に合成することによって合成シワパラメータを生成する。
【０１９４】
次いで、特徴合成部１３は、新たな識別情報を割り当てて、生成された合成特徴パラメータ及び合成シワパラメータをこの識別情報に対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録する。
【０１９５】
この処理を終えると、特徴合成部は、皮溝用の特徴合成処理を終了させる。
【０１９６】
［２．２．４  皮革形状生成処理］
次に、前記ステップＳ５の皮革形状生成処理について、説明する。
【０１９７】
［２．２．４．１  毛穴用皮革形状生成処理］
先ず、毛穴用の皮革形状生成処理について、図４１乃至図４６を用いて説明する。
【０１９８】
図４１は、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの毛穴用皮革形状生成処理の処理例を示すフローチャートである。また、図４２（ａ）は、或るｙ座標における複合毛包の確率分布のグラフの一例を示す図であり、図４２（ｂ）は、図４２（ａ）に示すグラフを一次微分したグラフの一例を示す図であり、図４２（ｃ）は、勾配データの一部の配列をベクトルで表した図である。
【０１９９】
また、図４３（ａ）及び（ｂ）は、複合毛包非配置領域の生成方法の一例を示す図である。また、図４４（ａ）乃至（ｄ）は、複合毛包点の配置方法の一例を示す図である。また、図４５（ａ）乃至（ｄ）は、毛穴の形状の一例を示す図である。また、図４６（ａ）及び（ｂ）は、毛穴を形成する様子の一例を示す図である。
【０２００】
外部入力装置２をオペレータが操作することによって、処理に用いるべき複合毛包特徴パラメータ（通常の複合毛包特徴パラメータまたは合成特徴パラメータ）が識別情報等によって指定されると、皮革形状生成部１４は、図４１に示すように、指定された複合毛包特徴パラメータを特徴パラメータデータベース２２から読み出し、この複合毛包特徴パラメータと、式（１）乃至式（４）及び式（６）とを用いて、元の複合毛包分布図を復元する（ステップＳ２１）。
【０２０１】
次いで、皮革形状生成部１４は、最終的に配置する複合毛包の個数を決定する（ステップＳ２２）。
【０２０２】
具体的に、皮革形状生成部１４は、特徴抽出処理において特定された複合毛包の個数から、単位面積あたりの複合毛包の個数を算出し、新たに生成する皮革形状データの画像サイズに基づいて、配置する複合毛包の個数を決定する。例えば、１００ピクセル×１００ピクセルあたりの複合毛包の個数が８０であり、生成する皮革形状データのサイズが１０００ピクセル×１０００ピクセルである場合には、配置する複合毛包の個数＝（１０００÷１００）×（１０００÷１００）×８０＝８０００である。なお、個数の決定方法はこれに限られるものではなく、例えば、オペレータが指定しても良いし、読み出された複合毛包特徴パラメータが合成特徴パラメータである場合には、合成前の複合毛包特徴パラメータに夫々対応して特徴抽出処理において特定された複合毛包の個数の平均値としても良い。
【０２０３】
次いで、皮革形状生成部１４は、復元された元の複合毛包分布図に基づいて、勾配データを生成する（ステップＳ２３）。ここで、勾配データとは、複合毛包分布図を、ｘ軸方向及びｙ軸方向に１次微分することによって算出された２次元ベクトルの２次元配列である（図４２（ｃ）参照）。この勾配データは、後述するステップＳ２９において、複合毛包位置を移動させる際の移動方向を決定する際に用いられる。
【０２０４】
具体的に、皮革形状生成部１４は、例えば、座標（ｘ，ｙ）における隣接する複合毛包点の出現確率をＦ（ｘ，ｙ）とした場合に、Ｆ（ｘ，ｙ）−Ｆ（ｘ−１，ｙ）を求めて擬似的に１次微分し、これを座標（ｘ，ｙ）のｘ軸方向におけるベクトルとする。また、皮革形状生成部１４は、Ｆ（ｘ，ｙ）−Ｆ（ｘ，ｙ−１）を求めて、これを座標（ｘ，ｙ）のｙ軸方向におけるベクトルとする。そして、皮革形状生成部１４は、この処理を全座標について行う。このようにして算出された座標（ｘ，ｙ）のｘ軸方向におけるベクトルとｙ軸方向におけるベクトルとの和が、当該座標（ｘ，ｙ）における２次元ベクトルとなる。
【０２０５】
図４２（ａ）は、ｙ座標＝ｙ１において複合毛包分布図を切り取った複合毛包の確率分布のグラフである。また、図４２（ｂ）は、ｙ座標＝ｙ１における勾配データ（ｘ軸方向のみ）のグラフである。そして、図４２（ｃ）は、勾配データの一部をベクトルで表した図である。これらの図において、原点は、注目する複合毛包点の位置である。
【０２０６】
次いで、皮革形状生成部１４は、復元された元の複合毛包分布図に基づいて、複合毛包非配置領域図を生成する（ステップＳ２４）。ここで、複合毛包非配置領域図とは、複合毛包分布図において、隣接する複合毛包点が出現する分布の内側にあって、隣接する複合毛包点の存在しない領域を示す画像データである。この複合毛包非配置領域図は、後述するステップＳ２５の処理において、複合毛包を仮配置する際に、複合毛包点の配置を禁止する領域を示す図である。
【０２０７】
具体的に、皮革形状生成部１４は、図４３（ａ）に示すような元の複合毛包分布図に基づいて、注目する複合毛包点から探索を開始して、図４３（ｂ）に示すように、隣接する複合毛包点の出現確率が０である画素をグループ化してこれを隣接する複合毛包点の存在しない領域とし、複合毛包非配置領域図を生成する。図４３（ｂ）中、ｒが複合毛包非配置領域である。
【０２０８】
次いで、皮革形状生成部１４は、指定された画像サイズの描画領域を、例えば、ＲＡＭ上に設定し、元の複合毛包分布図、仮配置する複合毛包点の個数及び複合毛包非配置領域図に基づいて、この描画領域に複合毛包点を仮配置する（ステップＳ２５）。
【０２０９】
具体的に、皮革形状生成部１４は、先ず、仮配置する複合毛包点の個数を決定する。より詳細には、最終的に配置する個数よりも多い数を仮配置する個数とする。例えば、最終的に配置する個数に所定の係数を乗じて求めても良いし、オペレータが設定しても良い。
【０２１０】
次いで、皮革形状生成部１４は、指定された画像サイズの描画領域上の任意の位置に、１番目の複合毛包点を配置し、これを中心として、描画領域上に複合毛包非配置領域図を重ねて描画する。そして、皮革形状生成部１４は、１番目の複合毛包点を中心として元の複合毛包分布図を重ね合わせ、この重ね合わせた複合毛包分布図が示す出現確率分布を重み付けとしてランダムに２番目の複合毛包点を配置する。この結果を示した図が、図４４（ａ）であり、同図において、ａ１は１番目の複合毛包点であり、ａ２は２番目の複合毛包点であり、ｐ１はａ１の複合毛包分布図である。
【０２１１】
次いで、皮革形状生成部１４は、２番目の複合毛包点を中心として、描画領域上に複合毛包非配置領域図を重ねて描画する。この結果を示した図が、図４４（ｂ）である。そして、皮革形状生成部１４は、１番目の複合毛包点を中心として元の複合毛包分布図を重ね合わせ、この重ね合わせた複合毛包分布図が示す出現確率分布を重み付けとしてランダムに３番目の複合毛包点を配置する。このとき、皮革形状生成部１４は、複合毛包非配置領域図が示す領域には複合毛包点が配置されないように、複合毛包点を配置する。この結果を示した図が、図４４（ｃ）である、同図において、ａ３は３番目の複合毛包点である。次いで、皮革形状生成部１４は、３番目の複合毛包点を中心として、描画領域上に複合毛包非配置領域図を重ねて描画する（図４４（ｄ）参照）。
【０２１２】
皮革形状生成部１４は、このようにして、複合毛包点を次々と配置していき、１番目の複合毛包点について、隣接する複合毛包点が配置できなくなると、２番目の複合毛包点、３番目の複合毛包点について、１番目の複合毛包点の場合と同様にして、複合毛包点を配置していく。そして、皮革形状生成部１４は、配置された複合毛包点の個数が、仮配置する複合毛包点の個数に達したところで、描画領域上から複合毛包非配置領域図を消去して、仮配置を終了させる。
【０２１３】
この描画領域上の複合毛包点は、元の複合毛包分布図に従って配置されたので、この配置パターンは、複合毛包分布図が示す配置パターンの特徴が現れているといえる。従って、ここで配置された複合毛包点の位置を最終的な位置として、後述するステップＳ３１以降の毛穴の配置に移行しても良い。しかしながら、本実施形態では、複合毛包分布図が示す配置パターンの特徴に更に近づけるため、以下に説明する複合毛包点の削除及び移動を行うこととした。
【０２１４】
皮革形状生成部１４は、複合毛包点の仮配置を終えると、描画領域に仮配置された複合毛包点の位置に基づいて、仮の複合毛包分布図を生成する（ステップＳ２６）。この複合毛包分布図の生成方法は、特徴抽出処理のステップＳ１４において説明した方法と同様である。
【０２１５】
次いで、皮革形状生成部１４は、仮配置された夫々の複合毛包点に対してランク付けを行う（ステップＳ２７）。このランクは複合毛包点の価値を示し、この値が低いほど、価値が高いことを示している。
【０２１６】
具体的に、皮革形状生成部１４は、元の複合毛包分布図が示す出現確率と仮の複合毛包分布図が示す出現確率との差を、座標毎に算出し、この差の絶対値をその座標におけるランクとする。そして、皮革形状生成部１４は、注目する複合毛包点に隣接する各複合毛包点（ドロネー分割により特定）について、注目する複合毛包点を原点とした位置に対応するランクをその隣接する複合毛包点のランクとして加算する。そして、皮革形状生成部１４は、全ての複合毛包点について同様の処理を行うことにより、各複合毛包点のランクを算出する。
【０２１７】
次いで、皮革形状生成部１４は、算出されたランクに基づいて、描画領域から複合毛包点を削除する（ステップＳ２８）。
【０２１８】
具体的に、皮革形状生成部１４は、ランクが高い複合毛包点から削除していき、削除数が所定数に達すると、複合毛包点の削除を終了させる。この削除数は任意であるが、例えば、最終的に配置する複合毛包の個数と、削除前の仮配置されている複合毛包の個数との差の１／２としても良いし、オペレータが設定しても良い。
【０２１９】
次いで、皮革形状生成部１４は、ランクと勾配データとに基づいて、描画領域上に仮配置されている複合毛包点を移動させる（ステップＳ２９）。
【０２２０】
具体的に、皮革形状生成部１４は、先ず、注目する複合毛包点に隣接する複合毛包点をドロネー分割により特定する。そして、皮革形状生成部１４は、各複合毛包点の移動ベクトルＶiを、以下の式（７）により算出する。なお、ｉは、１≦ｉ≦現在仮配置されている複合毛包点の個数を満たす整数である。
【０２２１】
【数７】
2010039662.tif 000009
上記式（７）において、ｍiは、複合毛包点ｉが隣接する複合毛包点の個数であり、ｖijは、複合毛包点ｉが隣接する複合毛包点ｉｊに対応する複合毛包点ｉの移動ベクトルであり、ｋijは係数である。
【０２２２】
ここで、
【０２２３】
【数８】
2010039662.tif 000010
【０２２４】
【数９】
2010039662.tif 000011
【０２２５】
【数１０】
2010039662.tif 000012
である。上記式（８）において、ｘij及びｙijは、複合毛包点ｉが隣接する複合毛包点ｉｊを原点とした、複合毛包点ｉのｘ座標及びｙ座標であり、Ｆ1（ｘij，ｙij）は、元の複合毛包分布図上の座標（ｘij，ｙij）における出現確率であり、Ｆ2（ｘij，ｙij）は、仮の複合毛包分布図上の座標（ｘij，ｙij）における出現確率である。
【０２２６】
また、上記式（９）において、ｖｆ1（ｘij，ｙij）は、座標（ｘij，ｙij）に対応して元の複合毛包分布図から生成された勾配データ（ベクトル）である。
【０２２７】
また、上記式（１０）において、ｖｆ2（ｘij，ｙij）は、座標（ｘij，ｙij）に対応して仮の複合毛包分布図から生成された勾配データである。この勾配データは、ステップＳ２３において説明した方法と同様にして生成される。
【０２２８】
つまり、皮革形状生成部１４は、複合毛包点ｉの複合毛包点ｉｊからの相対位置に対応する元の複合毛包分布図と仮の複合毛包分布図とから生成された勾配データの差分のベクトルを算出し、この差分のベクトルを単位ベクトルに変換して、これを元の複合毛包分布図から得られる勾配データに加算して、これを更に単位ベクトルに正規化し、この単位ベクトルに対して、元の複合毛包分布図が示す出現確率と仮の複合毛包分布図が示す出現確率との差（複合毛包点ｉの複合毛包点ｉｊからの相対位置における差）を乗ずることによって、複合毛包点ｉｊを注目する複合毛包点とした場合における複合毛包点ｉの移動ベクトルを算出する。そして、皮革形状生成部１４は、複合毛包点ｉ１に対応する複合毛包点ｉの移動ベクトル、複合毛包点ｉ２に対応する複合毛包点ｉの移動ベクトル・・・複合毛包点ｉｍiに対応する複合毛包点ｉの移動ベクトルの和を求めることによって、複合毛包点ｉの移動ベクトルＶiを算出する。皮革形状生成部１４は、このような処理を、全複合毛包点について行うのである。
【０２２９】
このとき、正規化された移動ベクトルＶij／｜Ｖij｜は、複合毛包点ｉｊを注目する複合毛包点とした場合における複合毛包点ｉの移動方向を示し、係数ｋijは、複合毛包点ｉの移動量、及び移動方向を反転させるか否かを示す。
【０２３０】
皮革形状生成部１４は、最終的な移動ベクトルを算出すると、全複合毛包点を、夫々の最終的な移動ベクトルに従って移動させる。
【０２３１】
次いで、皮革形状生成部１４は、現在仮配置されている複合毛包点の個数がステップＳ２２で決定した最終的な個数以下であるか否かを判定し（ステップＳ３０）、複合毛包点の個数が最終的な個数以下ではない場合には（ステップＳ３０：ＮＯ）、ステップＳ２６に移行する。つまり、皮革形状生成部１４は、複合毛包点の個数が最終的な個数以下になるまでは、ステップＳ２６〜Ｓ２９に示す、複合毛包点の削除及び移動を行うのである。
【０２３２】
そして、皮革形状生成部１４は、複合毛包点の個数が最終的な個数以下となると（ステップＳ３０：ＹＥＳ）、配置された複合毛包点の位置と毛穴分布図とに基づいて、毛穴点を配置する（ステップＳ３１）。
【０２３３】
具体的に、皮革形状生成部１４は、先ず、ステップＳ２１において読み出された複合毛包特徴パラメータに対応する毛穴分布図を、特徴パラメータデータベース２２から読み出す。そして、皮革形状生成部１４は、配置された複合毛包点を中心として毛穴分布図を重ね合わせ、この重ね合わせた毛穴分布図が示す出現確率分布を重み付けとしてランダムに毛穴点を配置していく。
【０２３４】
このとき、１個の複合毛包点に対応して配置する毛穴の個数は、例えば、特徴抽出処理において特定された毛穴の個数から複合毛包の個数を除算して求めても良いし、１個の複合毛包点に対して配置する毛穴の確率分布を求めて、この分布に従って、複合毛包点毎にランダムに決定しても良い。また、合成特徴パラメータに基づいて複合毛包点が配置された場合には、例えば、合成前の特徴パラメータに夫々対応して特徴抽出処理において特定された毛穴の個数の平均値と、複合毛包の個数の平均値を求め、毛穴の個数の平均値から複合毛包の個数の平均値を除算しても読めても良い。なお、配置する毛穴の個数の算出に必要なデータは、複合毛包特徴パラメータに対応付けて特徴パラメータデータベース２２に登録しておく。また、１個の複合毛包点に対して配置する毛穴の個数は、オペレータが設定しても良い。
【０２３５】
更にまた、合成特徴パラメータに基づいて複合毛包点が配置された場合には、この合成特徴パラメータに複数の毛穴分布図が対応付けられて複合毛包特徴パラメータデータベース２２に登録されている場合があるため、毛穴点の配置に用いる毛穴分布図を選択する必要がある。この場合は、例えば、オペレータにより指定された毛穴分布図を用いても良いし、複合毛包点毎にランダムに決定しても良い。
【０２３６】
皮革形状生成部１４は、毛穴点の配置を終えると、描画領域上の夫々の毛穴点に対して毛穴を形成する（ステップＳ３２）。
【０２３７】
例えば、図４５（ａ）乃至（ｄ）に示すように、毛穴の凹形状を示す毛穴形状データが、ハイトフィールドとして記憶部２０に複数登録されている。この登録されている毛穴形状データのうち一の毛穴形状データを、外部入力装置２をオペレータが操作することによって選択すると、皮革形状生成部１４は、選択された毛穴形状データを、毛穴点を中心として描画領域に描画する。そして、全毛穴点について毛穴形状データの描画が終了すると、この描画領域に描画された凹凸形状を示すデータが、新たな皮革表面の凹凸形状を示す皮革形状データとなる。図４６（ａ）は、毛穴点が配置された描画領域の一部であり、図４６（ｂ）は、この毛穴点に重ねて、図４５（ｃ）に示す毛穴形状データが描画された描画領域の一部であり、この描画領域上のデータが新たな皮革形状データとなる。
【０２３８】
なお、例えば、特徴抽出処理において毛穴の形状の特徴を抽出し、この特徴に基づいて毛穴形状データを生成しておき、この毛穴形状データを用いて毛穴を形成しても良い。
【０２３９】
皮革形状生成部１４は、毛穴を形成を終えると、新たに識別情報を割り当てて、生成された新たな皮革形状データを、この識別情報に対応付けて皮革形状データベースに登録し、毛穴用の皮革形状生成処理を終了させる。
【０２４０】
なお、複合毛包と毛穴とを、後述する皮溝用の皮革形状生成処理の場合と同様に（図４７ステップＳ７２参照）、ポワソンディスクパターンを生成することによって配置しても良い。
【０２４１】
［２．２．４．２  皮溝用皮革形状生成処理］
次に、皮溝用の皮革形状生成処理について、図４７乃至図５４を用いて説明する。
【０２４２】
図４７は、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの毛穴用皮革形状生成処理の処理例を示すフローチャートである。図４８（ａ）及び（ｂ）は、重心点非配置領域の生成方法の一例を示す図である。また、図４９は、重心点を配置する方法の一例を説明する図である。また、図５０（ａ）乃至（ｃ）は、重心点を配置した結果の例を示す図である。また、図５１（ａ）は、ボロノイ図の生成方法の一例を説明する図であり、図５１（ｂ）は、ボロノイ図の生成結果の一例を示す図である。また、図５２は、シワの配置結果の一例を示す図である。また、図５３（ａ）及び（ｂ）は、シワの位置を移動させる方法の一例を示す図である。また、図５４（ａ）乃至（ｂ）は、皮丘、皮溝及び深みの形状の一例を示す図である。
【０２４３】
外部入力装置２をオペレータが操作することによって、処理に用いるべき重心特徴パラメータ（通常の重心特徴パラメータまたは合成特徴パラメータ）が識別情報等によって指定されると、皮革形状生成部１４は、図４７に示すように、指定された重心特徴パラメータを特徴パラメータデータベース２２から読み出し、この重心特徴パラメータと式（１）乃至式（４）及び式（６）とを用いて、元の重心分布図を復元する（ステップＳ７１）。
【０２４４】
次いで、皮革形状生成部１４は、復元した重心分布図に基づいて、重心点を配置する（ステップＳ７２）。
【０２４５】
具体的に、皮革形状生成部１４は、先ず重心点非配置領域図を生成する。ここで、重心点非配置領域図とは、重心分布図において、隣接する重心点が出現する分布の内側にあって、隣接する重心点の存在しない領域を示す画像データである。例えば、皮革形状生成部１４は、図４８（ａ）に示すような復元された重心分布図に基づいて、注目する重心点から探索を開始して、図４８（ｂ）に示すように、隣接する複合毛包点の出現確率が０である画素をグループ化してこれを隣接する重心点の存在しない領域とし、重心点非配置領域図を生成する。図４８（ｂ）中、白色で示した領域が重心点非配置領域である。
【０２４６】
次いで、皮革形状生成部１４は、重心点非配置領域の形状を楕円または真円で近似する。
【０２４７】
次いで、皮革形状生成部１４は、指定された画像サイズの描画領域を、例えば、ＲＡＭ上に設定し、近似した楕円または真円をポワソンディスクパターンにおけるｄｉｓｋとして、ポワソンディスクパターンを描画領域上に生成する。ポワソンディスクパターンとは、或る領域に複数個の点があったときに、全ての点が互いに所定距離以上離れるように点を配置したときに現れるパターンである。ｄｉｓｋの形状は、一般的に真円となるが、重心点非配置領域の形状は楕円となる場合もあるので、本実施形態におけるｄｉｓｋの形状は、重心点非配置領域の形状に合わせられる。
【０２４８】
ポワソンディスクパターンの生成を、便宜上分かりやすく説明すると、重心点を次々とランダムな位置に配置していくのだが、配置しようとしている重心点が既に配置されている重心点を中心とするｄｉｓｋの内側に入らないように、重心点を配置する（図４９参照）。そして、ｄｉｓｋを配置することができなくなったとき、または、所定個数のｄｉｓｋを配置したときに、ｄｉｓｋの配置が終了する。
【０２４９】
なお、所定個数のｄｉｓｋを配置する場合には、配置する重心点の個数を任意に決定することができるが、例えば、特徴抽出処理において特定された閉領域の個数から、単位面積当たりの閉領域の個数を算出し、新たに生成する皮革形状データの画像サイズに基づいて、配置する重心点の個数を決定するのが望ましい。
【０２５０】
図５０は、ｄｉｓｋの形状と重心点を配置した結果との一例を示す図である。
【０２５１】
図５０（ａ）に示す例におけるｄｉｓｋは、斜め４５°に傾いた楕円形状を成している。そして、このｄｉｓｋに基づいて重心点を配置すると、同じく斜め４５°の方向における重心点間の距離が比較的長くなっている。
【０２５２】
図５０（ｂ）に示す例におけるｄｉｓｋは真円である。そして、このｄｉｓｋに基づいて重心点を配置すると、重心点間の距離はどの角度もほぼ等距離となる。
【０２５３】
図５０（ｃ）に示す例におけるｄｉｓｋは、紙面上下方向を長軸とする楕円形状を成している。そして、このｄｉｓｋに基づいて重心点を配置すると、同じく紙面上下方向における重心点間の距離が比較的長くなっている。また、この例におけるｄｉｓｋは、図５０（ａ）の例におけるｄｉｓｋよりも大きいため、その分重心点間の距離もより長くなっている。
【０２５４】
皮革形状生成部１４は、重心点の配置を終えると、次いで、皮溝の位置を決定する（ステップＳ７３）。具体的に、皮革形状生成部１４は、配置された重心点を母点とするボロノイ図を、図５１（ａ）に示すように生成する。そして、皮革形状生成部１４は、ボロノイ境界を皮溝、ボロノイ点を深み点、ボロノイ領域を皮丘と認定する。このようにして、例えば、図５１（ｂ）に示すように、皮溝が形成される。
【０２５５】
次いで、皮革形状生成部１４は、シワの位置を決定する（ステップＳ７４）。
【０２５６】
具体的に、皮革形状生成部１４は、先ず重心分布図とシワパラメータとに基づいて、描画領域上にシワを配置する。より詳細に、皮革形状生成部１４は、シワを構成する皮溝（以下、「エッジ」と称する）のうち１番目のエッジの位置をランダムに決定するとともに、シワパラメータが示すエッジの角度の平均値を、１番目のエッジのｘ軸と成す角度に設定する。また、皮革形状生成部１４は、１番目のエッジの長さを、重心分布図の、決定された角度に対応する部分における確率分布に基づいてランダムに決定する。そして、皮革形状生成部１４は、このエッジに接続する２番目のエッジの角度をシワパラメータの平均値と標準偏差に基づく確率分布に基づいてランダムに決定する。そして、この２番目のエッジの長さを、重心分布図の、決定された角度に対応する部分における確率分布に基づいてランダムに決定する。皮革形状生成部１４は、こうして２番目のエッジを配置すると、３番目以降のエッジについても同様に配置する。
【０２５７】
このようにして所定数のエッジが配置されると、これで、一本のシワが配置されたことになる。そして、皮革形状生成部１４は、シワを所定本数分配置する。このようにして、例えば、図５２に示すように、シワが配置される。
【０２５８】
なお、一本のシワのエッジの個数は任意に設定することができるが、例えば、特徴抽出処理において抽出されたシワの一本当たりにおけるセグメントの個数の平均値を用いても良い。また、配置するシワの本数も任意に設定することができるが、例えば、特徴抽出処理において抽出されたシワの本数から、単位面積当たりのシワの本数を算出し、新たに生成する皮革形状データの画像サイズに基づいて、配置するシワの本数を決定しても良い。
【０２５９】
次いで、皮革形状生成部１４は、エッジの位置を調整する。具体的に、皮革形状生成部１４は、エッジとエッジとの接続部（以下、「ノード」と称する）を、これに最も近いボロノイ頂点（深み点）に近づけることによって、エッジが皮溝に沿うようにする（図５３（ａ）及び（ｂ）を参照）。このとき、皮革形状生成部１４は、ノードの移動が所定距離以上必要となる場合には、そのノードについては移動させない。これによって、皮溝に沿ったシワを表現することができるとともに、先天的に形成されていた皮溝を分断するシワを表現することもできる。
【０２６０】
皮革形状生成部１４は、シワの位置を決定すると、次いで、描画領域上の皮溝等について、それらの形状を生成する（ステップＳ７５）。具体的に、皮革形状生成部１４は、皮丘、皮溝及び深みに対して夫々関数を用いてその形状を決定する。
【０２６１】
皮丘の形状は、皮革表面上の２次元座標ｘについて以下の式（１１）で求められる。
【０２６２】
【数１１】
2010039662.tif 000013
上記式（１１）において、Ｖpoligonは、皮丘の形状である。また、ｎpは、生成されたボロノイ領域（皮丘）の個数であり、ｈpは、皮丘の最大高さであり、Ｖpoligon_centerは、母点を中心として、この中心からの距離に依存して減衰する関数（ＲＢＦ：Radial Basic Function）であり、Ｖpoligon_edgeは、対象のボロノイ領域を囲むボロノイ辺（皮溝）からの距離に依存して減衰する関数である。
【０２６３】
Ｖpoligon_centerとＶpoligon_edgeとについては、以下の式（１２）及び（１３）で求められる。
【０２６４】
【数１２】
2010039662.tif 000014
【０２６５】
【数１３】
2010039662.tif 000015
上記式（１２）及び（１３）において、ｄｉｓｔは、２点間もしくは点と線との間の距離を求める関数であり、ｃpは、母点の座標であり、Ｗpは、ＲＢＦの影響範囲を示す母点からの距離である。また、ｌminは、母点から最短距離にあるボロノイ辺を示し、Ｗlpは、実際の減衰範囲を、対象のボロノイ領域を囲むボロノイ辺までとするための係数である。
【０２６６】
ここで、ＲＢＦについては、ＣＳＲＢＦ（Compactly Supported ＲＢＦ）を用いる。ＣＳＲＢＦは、ＲＢＦの中でも影響範囲が無限となるのではなく、指定した範囲のみに影響するＲＢＦである。具体的には、以下の式（１４）で求められる。
【０２６７】
【数１４】
2010039662.tif 000016
このようにして表現される皮丘の形状は、例えば、図５４（ａ）のように形成される。
【０２６８】
次に、皮溝の形状は、以下の式（１５）で求められ、深みの形状は、以下の式（１６）で求められる。
【０２６９】
【数１５】
2010039662.tif 000017
【０２７０】
【数１６】
2010039662.tif 000018
上記式（１５）において、ｌは、ボロノイ辺（皮溝の中心線）を示し、ｎlは、ボロノイ辺の個数である。また、上記（１６）において、ｃは、母点（皮丘の重心点）の座標であり、ｎnは、母点の個数である。
【０２７１】
このようにして表現される皮溝の形状は、例えば、図５４（ｂ）のように形成される。また、深みの形状は、例えば、図５４（ｃ）のように形成される。なお、深みの凹形状は、通常の皮溝の凹形状よりも深く且つ広くなるように求められる。
【０２７２】
そして、皮革形状生成部１４は、座標ｘに対して、式（１１）と式（１５）と式（１６）とを加算することにより、当該座標ｘにおける皮革表面の高度を求める。このとき、皮革形状生成部１４は、母点に対して式（１１）を適用し、ボロノイ辺に対して式（１５）を適用し、ボロノイ頂点に対して式（１６）を適用する。そして皮革形状生成部１４は、正規化して新たな皮革形状データを生成する。
【０２７３】
また、皮革形状生成部１４は、シワについて、通常の皮溝よりも深くし且つその幅を広くして、新たな皮革形状データ上にその形状を反映させる。
【０２７４】
皮革形状生成部１４は、皮溝等の形状の生成を終えると、新たに識別情報を割り当てて、生成された新たな皮革形状データを、この識別情報に対応付けて皮革形状データベースに登録し、皮溝用の皮革形状生成処理を終了させる。
【０２７５】
［２．２．４．３  皮革形状データ合成処理］
外部入力装置２をオペレータが操作することによって、毛穴の凹凸形状を示す皮革形状データと皮溝の凹凸形状を示す皮革形状データとが選択されると、皮革形状生成部１４は、選択された皮革形状データを合成する。
【０２７６】
具体的に、皮革形状生成部１４は、例えば、アルファ合成（アルファチャンネルを０．５あるいはその近辺に設定する）で２つの皮革形状データを合成することによって、新たな皮革形状データを生成すると、この皮革形状データを、この識別情報に対応付けて皮革形状データベースに登録する。
【０２７７】
図５５は、合成によって生成された皮革形状データを、便宜上白黒２値画像で表した一例を示す図である。なお、毛穴の深度のコントラストが低かったため、図５５からでは毛穴及び毛包の判別が難しいが、実際には、例えば図４６（ｂ）に示したような毛穴が表現されている。
【０２７８】
以上説明したように、本実施形態によれば、特徴抽出部１２が、３次元入力装置１によって皮革表面の凹凸形状を測定することによって生成された皮革形状データを皮革形状データベース２１から読み出し、この皮革形状データに基づいて、皮溝の位置と深み点の位置とを特定し、これらの情報に基づいて、溝によって直接接続される深み点を隣接する深み点として特定し、隣接する深み点同士を直線で結んでこの直線に囲まれた閉領域を皮丘として特定し、皮溝を間にして隣接する皮丘同士の位置関係の特徴を示す重心分布図を生成する。
【０２７９】
隣接する皮丘同士の位置関係が決まれば、皮丘を囲む皮溝の位置も必然的に決まるので、この重心分布図は、皮丘を囲む皮溝の特徴を示す情報であるといっても良い。
【０２８０】
そして、皮革形状生成部１４が、重心分布図に基づいて皮丘を仮想的に配置し、配置された皮丘の境界線を皮溝とする新たな皮革形状データを生成する。
【０２８１】
従って、天然皮革などの表面に形成された皮溝の方向性や間隔などの特徴を自然に再現することができる。
【０２８２】
また、特徴抽出部１２が、深み点をドロネー点とするドロネー分割を行い、ドロネー辺で直接接続される深み点同士を隣接する深み点と特定し、ドロネー辺で囲まれた閉領域を皮丘と特定し、隣接する皮丘の重心点同士の位置関係を示す重心分布図を生成する。そして、皮革形状生成部１４が、重心分布図に基づいて重心点を仮想的に配置し、この重心点を母点とするボロノイ分割を行い、ボロノイ辺を皮溝とする新たな皮革形状データを生成する。
【０２８３】
従って、元の皮革形状データから重心分布図を生成するときと、この重心分布図に基づいて新たな皮革形状データを生成するときとの間で整合性を保つことができる。
【０２８４】
また、重心分布図は、皮丘の重心点を原点として、当該皮丘に隣接する他の皮丘の重心点の相対的な位置の確率分布を示す情報であるので、統計的な手法により、皮溝の特徴を自然に再現することができる。
【０２８５】
また、特徴抽出部１２が、特定した皮溝の位置と深み点の位置とに基づいて、皮溝の中からシワを特定し、シワの特徴を示すシワパラメータを生成する。そして、皮革形状生成部１４が、シワパラメータに基づいてシワを配置することによって新たな皮革形状データを生成する。
【０２８６】
従って、皮溝の特徴に加えて、皮革表面にできたシワの特徴をも自然に再現することができる。
【０２８７】
また、特徴抽出部１２が、深み点で接続されるセグメント（皮溝）同士のなす角度が所定角度以上である場合にこれらの皮溝をシワとして特定し、シワとして特定されたセグメント同士のなす角度の確率分布を示すシワパラメータを生成する。そして、皮革形状生成部１４が、シワパラメータが示す確率分布に従ってシワを配置する。
【０２８８】
従って、皮革表面にできたシワの曲がり具合などの特徴を自然に再現することができる。
【０２８９】
また、特徴抽出部１２が、生成した重心分布図が示す確率分布を近似するための式（１）乃至（４）及び（６）に用いられる重心特徴パラメータを生成し、このパラメータを特徴パラメータデータベース２２に登録する。そして、皮革形状生成部１４が、重心特徴パラメータと式（１）乃至（４）及び（６）とに基づいて元の複合毛包分布図を復元する。
【０２９０】
従って、重心特徴パラメータによって元の重心分布図を復元することが可能であるとともに、重心分布図自体を特徴パラメータデータベース２２に登録させる場合よりも、記憶スペースを節約することができる。
【０２９１】
また、特徴合成部１３が、特徴パラメータデータベース２２に登録された複数の重心特徴パラメータ同士を合成して合成特徴パラメータを生成し、皮革形状生成部１４が、合成特徴パラメータに従って新たな皮革形状データを生成するので、複数の皮革の表面の皮溝の特徴をかけあわせた特徴を有する新たな皮革形状データを容易に生成することができる。
【０２９２】
また、特徴合成部１３が、皮革表面において周囲よりも高度が低い極小点を深み点として特定するとともに、皮溝と鞍点とを特定し、同一の鞍点から皮溝を辿って到達する深み点同士を隣接する深み点として特定するので、隣接する深み点を適確に特定することができる。
【０２９３】
また、皮革形状データは、各要素が、皮革表面において当該要素が対応する位置における当該表面の高度を示すハイトフィールドで表現されているので、重心分布図を容易に生成することができる。
【０２９４】
なお、本実施形態においては、複数の皮革の特徴をかけあわせることがあるため、特徴抽出処理で生成された複合毛包分布図や重心分布図から特徴パラメータを生成し、この特徴パラメータを合成するようにしていたが、複数の皮革の特徴をかけあわせる必要がない場合には、特徴パラメータを生成する必要はない。この場合には、毛穴用の特徴抽出処理で生成された毛穴分布図と複合毛包分布図とを対応付けて記憶部２０等に記憶しておき、この毛穴分布図と複合毛包分布図とに従って新たな皮革形状データを生成したり、皮溝用の特徴抽出処理で生成された重心分布図を記憶部２０等に記憶しておき、この重心分布図に従って新たな皮革形状データを生成すれば良い。
【０２９５】
また、皮革形状データから皮溝を抽出する際には、必ずしもシワまでをも抽出する必要はない。また、皮溝を配置して新たな皮革形状データを生成する際に、必ずしもシワまでをも配置する必要はない。
【０２９６】
また、本実施形態においては、皮革形状データをハイトフィールドで表現していたが、皮革形状データの表現方法はこれに限られるものではない。
【０２９７】
また、本実施形態においては、特徴抽出部１２による皮革形状データの取得先は、皮革形状データベース２１としていたが、これに限られるものではなく、例えば、３次元入力装置１から出力された皮革形状データを、３次元入力装置制御部１１を経由して取得しても良い。
【図面の簡単な説明】
【０２９８】
【図１】（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は、毛穴を有する天然皮革の表面の凹凸パターンの例を示す図であり、（ｄ）は、（ａ）の一部を拡大した図である。
【図２】（ａ）は、皮溝を有する天然皮革の表面の凹凸パターンの一例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）を単純化した図である。
【図３】本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの概要構成例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの皮革形状データ抽出・合成・生成処理の処理例を示すフローチャートである。
【図５】複合毛包の特徴が現れた皮革形状データをグレースケール画像で表した場合の一例を示す図である。
【図６】皮溝の特徴が現れた皮革形状データをグレースケール画像で表した場合の一例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの毛穴用特徴抽出処理の処理例を示すフローチャートである。
【図８】毛穴候補の位置を、皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。
【図９】高度毎における毛穴の候補の出現個数の分布のグラフを示す図である。
【図１０】（ａ）及び（ｂ）は、毛穴の候補から毛穴を特定する方法の一例を示す図である。
【図１１】毛穴点を皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。
【図１２】複合毛包の予測される位置、範囲、隣接関係を、皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。
【図１３】隣接する毛穴点間の距離毎における、隣接する毛穴点の出現個数の分布のグラフを示す図である。
【図１４】特定された複合毛包点を皮革形状データのグレースケール画像に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。
【図１５】毛穴分布図の一例を示す図である。
【図１６】複合毛包分布図の一例を示す図である。
【図１７】複合毛包点からの放射方向における距離を横軸、放射方向の角度を縦軸として、図１６に示す複合毛包分布図を新たな座標系に変換して得られた図の一例を示す図である。
【図１８】隣接する複合毛包点の重心を、複合毛包分布図に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。
【図１９】隣接する複合毛包点の重心から推定された楕円形状を、複合毛包分布図に重ね合わせて表示させた場合の一例を示す図である。
【図２０】複合毛包の中心からの放射方向における距離を横軸、放射方向の角度を縦軸として、図１９に示す図を変形して得られた図の一例を示す図である。
【図２１】複合毛包点からの放射方向における、隣接する複合毛包が出現する確率密度関数から、偏差σ１と偏差σ２とを求める方法の一例を示す図である。
【図２２】偏差σ１と偏差σ２のグラフ及び夫々に近似する正弦波のグラフの一例を示す図である。
【図２３】本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの皮溝用特徴抽出処理の処理例を示すフローチャートである。
【図２４】皮革形状データのグレースケール画像をぼかした結果の一例を示す図である。
【図２５】皮革表面の形状からパターンの分類を行った結果の一例を示す図である。
【図２６】鞍点と極小点とを接続する方法の一例を説明する図である。
【図２７】（ａ）は、皮溝を単純化する前の極小点、鞍点及び皮溝の一例を示す図であり、（ｂ）は、皮溝を単純化した後の極小点、鞍点及び皮溝の一例を示す図である。
【図２８】隣接する極小点同士を直線で接続する方法の一例を説明する図である。
【図２９】（ａ）は、或る皮革形状データを白黒２値画像で表した図であり、（ｂ）は、皮溝を抽出した結果の一例を示す図である。
【図３０】（ａ）は、閉領域を統合する方法の一例を説明する図であり、（ｂ）は、閉領域を統合した結果の一例を示す図である。
【図３１】（ａ）は、シワを抽出する方法の一例を説明する図であり、（ｂ）は、シワを抽出した結果の一例を示す図である。
【図３２】閉領域の重心点を抽出した結果の一例を示す図である。
【図３３】隣接する重心点を特定する方法の一例を説明する図である。
【図３４】重心分布図の一例を示す図である。
【図３５】（ａ）は、第１の例において皮革形状データベース２１から取得した皮革形状データであり、（ｂ）は、第１の例における皮溝の抽出結果である。
【図３６】（ａ）は、第１の例におけるシワの抽出結果であり、（ｂ）は、第１の例において生成された重心分布図である。
【図３７】（ａ）は、第２の例において皮革形状データベース２１から取得した皮革形状データであり、（ｂ）は、第２の例における皮溝の抽出結果である。
【図３８】（ａ）は、第２の例におけるシワの抽出結果であり、（ｂ）は、第２の例において生成された重心分布図である。
【図３９】（ａ）は、第３の例において皮革形状データベース２１から取得した皮革形状データであり、（ｂ）は、第３の例における皮溝の抽出結果である。
【図４０】（ａ）は、第３の例におけるシワの抽出結果であり、（ｂ）は、第３の例において生成された重心分布図である。
【図４１】本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの毛穴用皮革形状生成処理の処理例を示すフローチャートである。
【図４２】（ａ）は、或るｙ座標における複合毛包の確率分布のグラフの一例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示すグラフを一次微分したグラフの一例を示す図であり、（ｃ）は、勾配データの一部の配列をベクトルで表した図である。
【図４３】（ａ）及び（ｂ）は、複合毛包非配置領域の生成方法の一例を示す図である。
【図４４】（ａ）乃至（ｄ）は、複合毛包点の配置方法の一例を示す図である。
【図４５】（ａ）乃至（ｄ）は、毛穴の形状の一例を示す図である。
【図４６】（ａ）及び（ｂ）は、毛穴を形成する様子の一例を示す図である。
【図４７】図４７は、本実施形態に係る皮革形状データ生成装置Ｓの毛穴用皮革形状生成処理の処理例を示すフローチャートである。
【図４８】（ａ）及び（ｂ）は、重心点非配置領域の生成方法の一例を示す図である。
【図４９】重心点を配置する方法の一例を説明する図である。
【図５０】（ａ）乃至（ｃ）は、重心点を配置した結果の例を示す図である。
【図５１】（ａ）は、ボロノイ図の生成方法の一例を説明する図であり、（ｂ）は、ボロノイ図の生成結果の一例を示す図である。
【図５２】シワの配置結果の一例を示す図である。
【図５３】（ａ）及び（ｂ）は、シワの位置を移動させる方法の一例を示す図である。
【図５４】（ａ）は、皮丘の形状の一例を示す図であり、（ｂ）は、皮溝の形状の一例を示す図であり、（ｃ）は、深みの形状の一例を示す図である。
【図５５】合成によって生成された皮革形状データを、白黒２値画像で表した一例を示す図である。
【符号の説明】
【０２９９】
１  ３次元入力装置
２  外部入力装置
３  表示装置
１０  制御部
１１  ３次元入力装置制御部
１２  特徴抽出部
１３  特徴合成部
１４  皮革形状生成部
２０  記憶部
２１、２３  皮革形状データベース
２２  特徴パラメータデータベース
Ｓ  皮革形状データ生成装置
【図１】
2010039662.tif 000019
【図２】
2010039662.tif 000020
【図３】
2010039662.tif 000021
【図４】
2010039662.tif 000022
【図５】
2010039662.tif 000023
【図６】
2010039662.tif 000024
【図７】
2010039662.tif 000025
【図８】
2010039662.tif 000026
【図９】
2010039662.tif 000027
【図１０】
2010039662.tif 000028
【図１１】
2010039662.tif 000029
【図１２】
2010039662.tif 000030
【図１３】
2010039662.tif 000031
【図１４】
2010039662.tif 000032
【図１５】
2010039662.tif 000033
【図１６】
2010039662.tif 000034
【図１７】
2010039662.tif 000035
【図１８】
2010039662.tif 000036
【図１９】
2010039662.tif 000037
【図２０】
2010039662.tif 000038
【図２１】
2010039662.tif 000039
【図２２】
2010039662.tif 000040
【図２３】
2010039662.tif 000041
【図２４】
2010039662.tif 000042
【図２５】
2010039662.tif 000043
【図２６】
2010039662.tif 000044
【図２７】
2010039662.tif 000045
【図２８】
2010039662.tif 000046
【図２９】
2010039662.tif 000047
【図３０】
2010039662.tif 000048
【図３１】
2010039662.tif 000049
【図３２】
2010039662.tif 000050
【図３３】
2010039662.tif 000051
【図３４】
2010039662.tif 000052
【図３５】
2010039662.tif 000053
【図３６】
2010039662.tif 000054
【図３７】
2010039662.tif 000055
【図３８】
2010039662.tif 000056
【図３９】
2010039662.tif 000057
【図４０】
2010039662.tif 000058
【図４１】
2010039662.tif 000059
【図４２】
2010039662.tif 000060
【図４３】
2010039662.tif 000061
【図４４】
2010039662.tif 000062
【図４５】
2010039662.tif 000063
【図４６】
2010039662.tif 000064
【図４７】
2010039662.tif 000065
【図４８】
2010039662.tif 000066
【図４９】
2010039662.tif 000067
【図５０】
2010039662.tif 000068
【図５１】
2010039662.tif 000069
【図５２】
2010039662.tif 000070
【図５３】
2010039662.tif 000071
【図５４】
2010039662.tif 000072
【図５５】
2010039662.tif 000073